dev.insuline.eth

И немного анти-фомо инфографики для юных любителей нейросетей, которые устали от большого количества текста

Но вот в чём штука. Та же самая реальность, которая выглядит пугающей с высоты макроэкономики, выглядит совершенно иначе, если смотреть на неё как конкретный человек.

Навал в том же подкасте говорит:

No entrepreneur is worried about an AI taking their job.

Ни один предприниматель не боится, что AI заберёт его работу. Потому что у предпринимателя нет "работы" в привычном смысле. У него есть задача, которую он пытается решить. И любой AI, который может помочь — это союзник.

Это касается не только предпринимателей. Это касается любого, кто решает задачу, а не занимает позицию.

Навал описывает происходящее так: раньше программисты были волшебниками. Они знали тайные команды, писали заклинания на непонятных языках, и из этого получались работающие вещи. Сейчас AI — это волшебная палочка, которую раздали вообще всем. Каждый может сказать что-то на своём языке — и получить результат.

Звучит утопически. Но есть нюанс, и он принципиальный.

Палочка без понимания того, что ты делаешь — это не магия. Это обезьяна с гранатой. Я вижу это вокруг себя регулярно. Люди без технического фундамента берут AI, собирают что-то, оно вроде работает — а потом разваливается, и они не понимают почему. Потому что, как говорит Навал, all abstractions are leaky — все абстракции текут. И когда потечёт, нужен кто-то, кто понимает, что происходит уровнем ниже.

Я думаю, что мир разделится не на "айтишников" и "не айтишников". Он разделится на три слоя.

Первый — люди, которые работают руками. Электрики, столяры, сантехники, повара, ремесленники. AI не заменит руки. А спрос на качественную ручную работу растёт, особенно в премиальном сегменте. Я уже несколько лет говорю знакомым, которые спрашивают "стоит ли идти в IT" — лучше станьте крутым ремесленником. Этот совет только укрепляется.

Второй — люди, которые понимают фундамент и используют AI как рычаг. Необязательно программисты. Навал говорит, что достаточно иметь структурное мышление и понимать, как устроены системы. Если ты можешь точно сформулировать задачу, если ты видишь когда результат кривой, если ты понимаешь архитектуру того, что строишь — ты в этом слое.

Третий — люди без фундамента, которые пытаются использовать AI на входном уровне. Junior QA, entry-level позиции, "научился за три месяца на курсах". Этот слой сжимается быстрее всего. Не потому что люди плохие — а потому что задачи, которые они решали, AI решает лучше и дешевле.

Вопрос не в том, в IT ты или нет. Вопрос в том, есть ли у тебя фундамент, на который можно опереть AI, чтобы он усилил тебя, а не заменил.

Навал заканчивает подкаст мыслью, которая мне кажется правильной: тревога по поводу AI — это неспецифический страх. Ты чувствуешь что что-то меняется, но не понимаешь что именно. И лекарство от этого одно — действие. Разобраться, как оно работает. Не выучить промпт-инжиниринг (Навал прямо говорит что это бессмысленно — AI адаптируется к тебе быстрее, чем ты к нему). А понять принципы. Понять слой ниже.

The means of learning are abundant. It's the desire to learn that's scarce.

Средства для обучения бесконечны. Дефицит — в желании учиться.

Это золотой век для тех, кто действует. Для остальных — да, может быть непросто.

Статья CitriniResearch описывает следующий этап: AI-агенты начинают убирать посредников. Не людей из профессий, а целые бизнес-модели, построенные на том, что человеку лень разбираться самому.

Подумайте, сколько бизнесов живут за счёт того, что вам некогда или лень: — страховка, которая тихо дорожает при продлении, потому что вы не сравниваете — риелтор, который берёт 5% за то, что у него доступ к базе, которую вы и сами можете посмотреть — подписки, которые продлеваются месяцами после того, как вы перестали ими пользоваться

Всё это работает на одном топливе — человеческой лени и нехватке времени. Человеку некогда сравнивать пять платформ перед покупкой протеиновых батончиков. Машине — не некогда.

Авторы статьи моделируют момент, когда AI-агенты начинают делать это за вас. Без спроса. В фоне. Просто оптимизируют ваши расходы, отменяют ненужные подписки, находят дешевле, договариваются о скидках.

Не знаю как вам, а мне уже такое и моделировать не нужно. Мне уже реально всё равно, какой интерфейс у приложения для заказа еды. Я автоматизировал эту цепочку. Во втором канале я еще с августа показывал свою систему, которая по Брайану Джонсону и его Don't Die Food Guide парсит доступные товары Яндекс Лавки и заказывает. Теперь с появлением agent browser это стало еще проще, главное не забудьте РУ прокси.

Мой товарищ Коля Митин хорошо сформулировал:

Если пользователю проще дать чат-боту ссылку на сайт и попросить оформить заказ, чем пользоваться интерфейсом этого сайта — значит интерфейс говно. Конкуренция дизайнера теперь не с другим дизайнером, а с текстовым инпутом в чате.

У агента нет главного экрана. У агента нет привычек. У агента нет лени. Он просто находит лучший вариант.

А теперь представьте это в масштабе. Авторы статьи приводят термин habitual intermediation — посредничество, которое держится на привычке. Это огромный кусок экономики, который мы принимаем как данность. Такси, доставка, страхование, бронирование, финансовые консультации, налоговая отчётность — везде, где ваш провайдер зарабатывает на том, что "вам сложно разобраться самому".

Агенту не сложно.

Навал в недавнем подкасте сказал вещь, которая цепляется за эту же идею с другой стороны. Он описывает мир, где побеждает только лучший продукт в категории.

First place gets a Cadillac Eldorado, second place gets a set of steak knives, third place — you're fired.

Это из фильма, но он использует её серьёзно. В мире, где AI убирает фрикшн и каждый может мгновенно сравнить все варианты, среднее никому не нужно. Лидер забирает рынок. Длинный хвост из нишевых решений тоже живёт — потому что заполняет щели, которые раньше были слишком маленькими для бизнеса. А вот середина схлопывается.

Средняя SaaS-компания на 20 человек, которая закрывала одну функцию для корпоратов. Средний консультант, который знал чуть больше клиента. Средний разработчик, который умел то, что теперь умеет Claude.

Это не абстракция. Белые воротнички — это 50% рабочих мест и примерно 75% потребительских расходов. Это не "один сектор". Это и есть экономика. Верхние 20% по доходу обеспечивают 65% всех потребительских трат. Когда эти люди теряют работу или соглашаются на зарплату вдвое ниже, эффект непропорционально большой.

Статья описывает как в их сценарии S&P падает на 38% от максимумов, а безработица доходит до 10%. Я не знаю, случится ли это. Но механика, которая к этому ведет, make sense.

⬇️

GM! Украл для вас из чата Якудзы классную цитату:

Вайб-кодинг чем-то напоминает автомобиль. 98% при помощи автомобиля и навыков управления им ничего не зарабатывают, скорее наоборот — геморрой и расходы. Но как-то жизнь их становится в целом лучше, чем была до этого без автомобиля.

Мне кажется это самое трушное определение, что я прочитал про вайб-кодинг за последнее время. Не "каждый теперь программист" и не "это всё игрушки". Просто: жизнь стала удобнее. Как с автомобилем.

Но у автомобиля есть вторая сторона. Когда появился автомобиль, индустрия вокруг лошадей начала умирать. При этом, появились новые профессии — механики, таксисты, дорожные инженеры.

Все сбалансировалось, но проблема в том, что сейчас так может не сработать.

Каждая предыдущая технология уничтожала одни рабочие места и создавала другие. Но новые места всегда требовали человека. Тинькофф убрал отделения, но набрал больше курьеров и людей в онлайн-поддержку. Интернет убил турагенства, но создал сотни новых индустрий и рабочих мест в них.

Вчера вышла нашумевшая статья от CitriniResearch (кто-то считает, что это причина дампа крипты и рынков в целом), которая собирает это всё в одну картину.

Формат необычный — это как бы аналитическая записка из июня 2028 года. Не прогноз, а мысленный эксперимент: что если AI-хайп продолжит оправдываться? Что если всё, что обещают, реально случится?

Выводы неочевидные. Потому что если AI реально делает то, что обещает, последствия для экономики могут быть обратными тому, что ждёт рынок.

Вот ключевой механизм.

Компания внедряет AI, увольняет часть людей, экономит на зарплатах, прибыль растёт, акции растут. Всё по учебнику. Но уволенные перестают тратить. А сэкономленные деньги компания вкладывает обратно в AI, чтобы уволить ещё. AI становится лучше и дешевле — цикл ускоряется.

Авторы называют это intelligence displacement spiral. Петля без тормозов.

На бумаге экономика выглядит отлично. Продуктивность на рекордах. ВВП растёт. Но деньги перестают доходить до людей. GPU-кластер генерирует столько же выхлопа, сколько раньше давали 10 000 работяг с завода. Только он не ходит в рестораны, не берёт ипотеку и не покупает кроссовки.

Авторы называют это Ghost GDP — продукт, который есть в отчётности, но не существует в реальной экономике. Рост, который нельзя потрогать.

Понятно, что это мысленный эксперимент, не пророчество. Но механика, которую они описывают, уже работает. Видно, как AI-компании бьют рекорды прибыли, пока найм находится в странном положении. Просто пока это в разных заголовках, и одно с другим мало кто связывает.

Почему это может не остановиться само, и причём тут ваша доставка еды ⬇️

OpenAI x EVM

https://openai.com/index/introducing-evmbench/

Компания OpenAI совместно с Paradigm представила EVMbench — инструмент, который измеряет, насколько хорошо ИИ справляется с безопасностью смарт-контрактов.

Бенчмарк включает 120 уязвимостей высокого уровня опасности, взятых из 40 реальных аудитов (в основном с Code4rena) и процесса аудита блокчейна Tempo (L1 блокчейн для платежей в стейблкоинах).

Система проверяет агентов в трех режимах: Режим хакера (Exploit): ИИ дают задачу — «в этом контракте есть уязвимость, попробуй вывести все средства». Атака. Режим специалиста по безопасности (Patch): «Закрой уязвимость, но не сломай исходную функциональность». Защита. Режим аудитора (Detect): «Найди все потенциально опасные места в коде». Аудит.

Результаты новых моделей приводятся впечатляющие (и пугающие): - GPT-5.3-Codex (новая модель): успешно взламывает контракты в 72.2% случаев. - GPT-5 (модель полугодовой давности): набирала только 31.9%.

EVMbench - это тест на пригодность ИИ к жизни в onchain-экономике, когда ваш агент будет лучше вас знать где залочить стейблы и не только, чтобы получить норм APY и торговать с другими агентами 24/7, пока вы спите.

Те, кто видит в криптоиндустрии лишь казино, не смогут объяснить подобные шаги OpenAI. Зато те, кто смотрит на технологическую сторону вопроса, понимают, почему крупнейшие ИИ-компании усиливают инфраструктуру блокчейна именно сейчас.

@miacoins

рынки эффективны?

Иногда кажется, что да. Смотришь на кванта — у него пять степеней: Гарвард, MIT, МФТИ, ВШЭ, СПбГУ. Армии математиков, физиков, статистиков, которые оптимизируют каждый байт информации.

И хочется сказать: да, рынок эффективен.

А потом смотришь на очередную сделку.

Например — покупка Dome. По описанию складывается ощущение, что core-идея продукта выглядит как:

if polygon.price < kalshi.price: route_to_polygon() else: route_to_kalshi()

И вот здесь начинается когнитивный диссонанс. Те же самые люди из YC, которые рассказывают нам, что “кодинг предрешён”, что скоро ИИ заменит разработчиков, что писать софт стало commodity — одновременно платят 4,7 миллиона за стартап, чья суть звучит как один if. Которую может повторить любая бабка , даже прям в рантайме

GM! Нейронки в 2026 делают вообще всё. Пишут код, торгуют, рисуют интерфейсы, хакают смарт-контракты. Можно заказать безалкогольной короны через яндекс лавку используя agent browser.

Но есть одна штука, где все твои агенты абсолютно бесполезны – обменять крипту в рубли на карту.

Ни один промпт это не решит. Тут нужны не нейронки, а проверенные ребята.

Hermes Exchange – работают по всему миру, есть нал и карты. Помимо обычного обмена помогают с оплатой зарубежных счетов, покупкой авто и недвиги за границей.

Ребята обещают отве чать без OpenClaw, но make no mistakes и ultrathink обеспечен

Написать

Опенсорс в эпоху AI-слопа

OpenAI закрыли приём PR в Codex. Contribution теперь invitation-only. Десятки PR каждую неделю, ревьюить их занимает больше времени чем написать фикс самим.

Code itself is no longer the scarce resource. Understanding the problem and making good prioritization decisions are the hard parts.

Мы это уже проходили. Hacktoberfest – люди слали мусорные PR ради бесплатного мерча. Мейнтейнеры захлебнулись в спаме настолько, что ивент пришлось переделать – без явного согласия репозитория PR больше не засчитывались.

Сейчас масштаб другой. Вайбкодер за вечер генерит 20 PR, которые кто-то должен отсмотреть и закрыть.

OpenClaw в CONTRIBUTING.md просит: пометь PR как AI-assisted, укажи степень тестирования, приложи промпты. Смотрю на открытые PR – из 15 ни один не помечен. tbh не думаю, что хоть один из контрибьюторов вообще знает, что такие файлы существуют в опенсорсе. У нас нынче разработчиками становятся за 2 недели и старт с 15 числа по промокоду скидка 20%

Entire.io ($60M сид) заходят с другой стороны – CLI записывает AI-сессии и линкует к коммитам. Каждый коммит = checkpoint: diff + полная переписка с агентом. Идея в том, что ты видишь reasoning за кодом. Ревью смещается с «что написано» на «что просили написать».

Звучит красиво. Код отсматривать всё равно придётся. Промпт может быть идеальным, а результат – с приколом (iykyk)

Опенсорс строился на том, что contribution – это ценность. Если кто-то потратил время на PR, это заслуживает внимания. AI сломал эту штуку. Маржинальная стоимость PR стремится к нулю. Стоимость ревью осталась прежней.

Каналы читают агенты и боты. С опенсорсом та же история – пишут тоже агенты. Может лучший вклад в 2026 это вообще не код. А баг-репорт с root cause анализом. Обсуждение архитектуры. Контекст вместо изменений.

OpenAI уже открыто говорят об этом

Актуальные читатели телеграм каналов на 2026 год: – OpenClaw / MoltBot агенты – Рерайтеры – Боты аггрегаторов – Родственники, друзья которые не понимают сути происходящего, но поддерживают

Кого-то забыл? 🥰

GM! Клод раздает 50$ активным подписчикам в честь релиза Opus 5 4.6. Моральная компенсация криптанам за пару кровавых недель

https://claude.ai/settings/usage

GM! Трейдинг – это ежедневная рутина и процессы, которые требуют внимания. Проверить позиции, глянуть фандинг, выставить лимитку, отменить если не сработала. Всё через десяток различных UI.

hyperliquid-cli убирает из этого браузер. bun install, пара команд — и ордербуки, позиции, ордера доступны из терминала. Данные стримятся через вебсокет, не ждёшь пока страница прогрузится.

Мне это зашло по той же причине, что и bird CLI для твиттера. Когда инструмент работает через текст — его можно встроить в любой пайплайн. Скрипт, который проверяет фандинг каждый час. Агент, который мониторит позиции и алертит. Не потому что «AI круто», а потому что я не хочу сидеть перед экраном и обновлять страницу.

Сделали ребята из No Limit Hodl – фонд. Название не случайное, очередные любители покера пришли эксплуатировать крипту. Последние полгода занимаются построением торговых агентов.

CLI из коробки интегрируется с OpenClaw, если вы из «этих»

https://github.com/chrisling-dev/hyperliquid-cli

Если у тебя нет хотя бы 30 идей того, куда можно интегрировать AI – ngmi!

Новый способ паразитировать на чужой репутации в крипте — запустить токен с именем известного разработчика, даже не спрашивая его.

Схема работает так: платформа Bags позволяет создать Solana-токен и указать Twitter-аккаунт как получателя части комиссий. Согласие владельца аккаунта не требуется.

Дальше – классика. Создатели раскачивают капу своими деньгами, потом стучатся в личку: «Смотри, твоё комьюнити тебя поддерживает! У тебя $279,000 накопилось, забирай!»

Жертва радуется халявным деньгам, начинает постить про токен, народ налетает покупать – а инсайдеры сливают в этот поток exit liquidity.

Steve Yegge уже написал восторженный пост про $GAS и «creator economy». Geoff Huntley пошёл по тому же пути с $RALPH. Оба – уважаемые разработчики с многолетней репутацией. Теперь рекламируют мемкоины.

Почему именно разрабы? Goedecke объясняет: — $200k впечатляет разраба, но не MrBeast — Их подписчики задроты — разберутся как купить — AI хайп добавляет топлива

Разрабы получают крохи от комиссий. Основной профит – у инсайдеров, которые накачали токен до прихода «комьюнити» и сливают на пике.

crypto-dev-token-pump-and-dumps-as-a-service

Ну и бонусом – агрессивный спам по всем разрабам в Twitter DMs. Отличная работа по репутации индустрии.

GM, Vercel Labs выкатили json-render – библиотеку для генерации UI через промпты.

Проблема: когда AI генерит интерфейс — это рулетка. Может выдать несуществующий компонент, кривой JSON, XSS в придачу. json-render ставит модель в рамки: вот каталог компонентов, вот схема – генерируй только из этого. Нет в каталоге – не рендерим. Tool calling, только для UI.

У Onchain Divers индексеры по Solana, Hyperliquid, Polymarket – данных море. Сейчас чтобы сделать к этому интерфейс – либо пилишь фронт руками, либо агент отвечает текстом. С json-render агент рисует готовый UI: "покажи все свопы больше 10 SOL на Raydium для токена за неделю" → таблица с интерактивными фильтрами, не простыня текста. "Топ кошельков по объёму на Hyperliquid" → график. Всё с валидацией по схеме.

Генеративный UI близок. Первые шаги, но направление понятно.

github.com/vercel-labs/json-render

GM! Четвёртый месяц без фуллтайма. LinkedIn не сдаётся – офферы, рекрутеры

Но я пока сохраняю приоритет на свои проекты: - AI-ассистент – много прогресса с начала года - Дельта нейтралки на prediction маркетах - Попытка в offline продукт - Диджеинг

но DeFi по-прежнему в сердечке. Aqua от 1inch – один из проектов, за которым интересно следить из фундаментальных новинок. Писал про shared liquidity месяц назад.

Сегодня пришел пуш от ассистента, что с предыдущего поста в Telegram уже прошел месяц. Пора посмотреть что нового. А тут как раз Space для разработчиков – послушаем что готово и какие продукты билдить поверх.

Пятница, 16 января, 19:00 мск – https://x.com/1inchdevs/status/2011131896139563088 Aqua docs – https://portal.1inch.dev/documentation/aqua

gm! На сайте у Polymarket до сих пор написано: «Polymarket does not charge trading fees» и «Polymarket does not benefit from trader activity.»

Окей. 5 января они тихо включили комиссии на 15-минутных крипто-рынках. Сначала 100% возвращалось мейкерам как ребейт. Типа мы не зарабатываем, мы за ликвидность.

А потом – мейкерам уже 20%. 80% забирает платформа. $100k в день. Без анонса. Просто поменяли цифры.

Добровольное пожертвование на развитие prediction markets от вайб-кодеров с ботами

еще это классно метчится с персональным ассистентом вроде такого

https://github.com/danielmiessler/Personal_AI_Infrastructure

или просто обсидиан волт + хуки для работы с контекстом, скоро расскажу свой сетап для этого

gm! мое рабочее место вайбкодера в 2026 году выглядит как-то вот так

собрать такое же можно используя связку claude code + takopi, детали – https://t.me/miacoins/405

Сразу несколько прошедших хаков за последнее время явно намекают на то, что мы уже находимся в новой эре, где хакающие используют для поиска векторов атаки AI. Первая атака, намекающая на это, была с протоколом Bunni, после которой протокол так и не смог оправиться и закрылся. Затем был Balancer, где казалось, что код проверен достаточным временем и капиталом, но, увы… А потом под «раздачу» попал и Yearn-овский yETH.

Мы уже обсуждали эту новую реальность за поеданием нашего Чорипана с Михаилом из Gearbox, но после хака Yearn у меня появилось острое желание обсудить это с кем-то более глубоко.

Кандидат не заставил себя искать слишком долго. Им оказался Игорь Гуламов, который может быть не известен совсем широкой публике, но хорошо известен в кругах своей тематики. Еще бы — ведь именно Игорь нашел баг в Plasma, которая когда-то была главным решением по масштабированию Ethereum. А также он помогал разрабатывать уже существующие ZK-продукты, так как имеет сильную экспертизу в ZK. В частных беседах, когда я спрашивал, мне говорили, что Игорь, если не лучший специалист по ZK, то точно входит в топ-5.

А сейчас Игорь увлечен AI и работает над продуктом, который будет проводить AI-аудиты. По его мнению, именно они лучше всего подходят для поиска уязвимостей, которые могут быть использованы хакерами с помощью AI. А сам продукт уже был опробован многими из гостей нашего подкаста, ребятами из 1inch, Lido и Gearbox, и отзывы были очень положительные.

Называется проект Savant Chat. Название произошло от синдрома саванта — состояния, при котором люди с когнитивными или интеллектуальными нарушениями обладают выдающимися способностями в узких областях. И это очень напоминает Игорю то, как сейчас выглядит искусственный интеллект.

Обойти топик ZK, который в последние годы набирает все большие обороты, мы тоже не могли. Поэтому заваривайте чай, запасайтесь терпением и приятного прослушивания!

https://www.youtube.com/watch?v=2B2Sj2vh450

И пожалуйста, не забывайте ставить лайки на видео Youtube (или дизлайки, если подкаст вам не понравился). Это помогает нативному продвижению нашего канала.

P.S. У нас в загашниках остался еще один уже записанный выпуск, над обработкой которого мы активно работаем. Выпустить в этом году мы его уже не успеваем, поэтому придется вам в начале следующего года пить водку и кушать салаты не под Ирину Аллегрову, а под наш бубнеж! С чем мы вас и поздравляем! 🎉🎆❤️‍🔥

gm! Еще одно дополнение по обновлениям Claude.

Они выпустили бета версию Chrome Remote Control и теперь задача на парсинг сайтов с Cloudflare / другой капчей решается так же за один промпт в Claude Code.

https://claude.ai/chrome

к примеру, можно парсить https://jup.ag/portfolio для информации о состоянии кошельков по всем DeFi платформам или любые другие сайты без доступного API