EDU

Наблюдение за собой: Claude Code стал моим кофаундером

Не в юридическом смысле, конечно. Но в смысле того, с кем я обсуждаю продукт, брейнштормлю статьи, планирую день и год, читаю аналитику, пишу письма и посты, автоматизирую процессы.

Это напомнило мне 96-97й. Мне было лет 13, я жил в Туркменистане, и Папа установил домой эту заморскую "диковинку" - Интернет. И там я открыл для себя такой чатик - CRIB, кажется, помню точно теглайн: chat for broken english - и с головой ушел в него. Друзья со всего мира, мы даже слали друг другу письма обычной почтой - Австралия, Израиль - и звонили друг другу. Правда, Мама с сестрой были не очень happy, потому что это был dialup - знающие поймут 😉

Сейчас похожее чувство. Моя команда в Европе, я в Сиэтле. Нет коллег, с которыми можно выпить кофе или обсудить идею в коридоре, мы в очень разных часовых поясах, пересекаемся лишь рано утром или глубокой ночью. И вот тут CC заполняет этот вакуум — не как инструмент, а как собеседник, thinking & doing partner, который неведомым мне пока образом втягивает меня в состояние потока и дальше понеслось. Особенно ярко стал это замечать, когда начал пользоваться голосовым вводом.

"Может это плохо?" - размышлял я вчера. Но если это помогает мне работать лучше, входить состояние потока, получать удовольствие от работы, быть продуктивнее - то в чем проблема? Читал как-то пост психотерапевта на reddit: "если AI помогает людям — отлично, некоторые люди хуже". Грубовато, может, но явно есть зерно.

Внутри команды мы уже давно шутим, что это наш новый коллега. Так что я, надеюсь, не один такой.

Вот даже Окс, наш дизайнер, вчера сказала:

Чувствуешь себя всемогущим? 😀

P.S. Правда, я вот теперь думаю: а когда у нас будут zoom-бары то с этим "напарником" - м?! o__O

"Какие профессии убьёт AI?" - неправильный вопрос

Правильный: какие задачи внутри профессии автоматизируются? Классная статья из 2го тома Digitalist Papers (в конце 2024 я рассказывал про 1й том) обьясняет почему.

Авторы приводят прикольный пример к размышлению (на основе их исследования данных рынка труда США за 1980-2018гг):

Почему одна и та же технология - компьютеры - автоматизировав часть задач бухгалтеров и складских работников, привела к совершенно разным результатам: у первых зарплаты выросли, а у вторых - упали?

Их ответ: в случае бухгалтеров технология автоматизировала рутинные неэкспертные задачи (ввод данных), а складских работников - их самые экспертные (где и что лежит). Когда автоматизируются экспертные, то барьеры входа в профессию становятся ниже, и это приводит к снижению зарплат; а когда неэкспертные - наоборот.

Думаю, мы увидим то же самое в: 1) b2b продажах - onsa автоматизирует админку: поиск лидов, ресёрч, квалификацию. Это рутина. А отношения, политика, продажа видения - это экспертиза, которая остаётся и ценность которой будет дорожать.

Зарплаты entry level сотрудников упадут. И цикл продаж сократится имхо - все эти discovery call с одним чуваком, потом с другим, потом со старшим... Этот театр будет исчезать.

2) программировании Уже ощутимо влияние AI на найм джунов, а AI ресерчеры при этом получают нереальные высокие зарплаты - интересная бифуркация, а? Барьер входа падает, а топ экспертиза - дорожает.

Вообще, авторы де-факто говорят: то, какие именно задачи мы решаем/можем автоматизировать, определяет судьбу занятости и зарплат. И я считаю, что не только технология или предприниматели, ее разрабатывающие или внедряющие, определят исход этого вопроса —> регуляторы, профсоюзы, и просто path dependence эффекты внесут свою лепту. Спросите людей из авиационной индустрии, например 😉

Вообще, все это про то, где окажется шайба дефицит/ценность в ближайшие годы. Для этого имхо надо смотреть, за какие задачи "голосует" рынок.

А вы что думаете по теме?

P.S. Вообще в этом сборнике кладезь интересного, я еще напишу посты по мотивам других эссе

Как продакты юзают AI?

Готовлюсь тут к одному выступлению и решил помучать Anthropic Interviewer бота по тому, как продакт-менеджеры юзают AI (по аналогии с этим постом про сейлзов).

Важно: в датасете было всего 4 таких интервью - не очень такая выборка - но всё же интересно. Кстати, помогите расширить выборку и пишите в комментариях, как вы или ваши коллеги-продакты юзаете AI

Итак, ключевые пукнты: 1) Страх не в замене, а в отставании Продакты не боятся, что AI заберет их работу. Они боятся коллег, которые юзают AI лучше их.

"Мне нужно развивать скиллы в этой области, иначе я отстану — особенно в долгосрочной перспективе карьеры. Я прошел курсы DeepLearning AI, Google AI Essentials..."

2) Дедлайны любят AI :) Главный триггер использования — дедлайны.

"Если я тороплюсь, то AI под рукой ускоряет мой прогресс"

3) Best practices на автомате

"AI помогает узнавать и применять best practices. Например, Copilot напомнил мне про preconditions, postconditions и негативное тестирование в тест-скриптах"

4) AI как редактор Прогнать текст через AI, чтобы подрихтовать его, сделать круче:

"Я использую AI, чтобы улучшить свои тексты — бизнес-кейсы, аналитику. Но важно, чтобы это всё ещё звучало моим голосом"

5) "А так можно было?" Многие не знают, разрешено ли им официально использовать AI.

"Есть неопределенность, одобряются ли мои действия, и беспокойство по поводу privacy/утечки данных"

6) RICE и структурирование мыслей

"Я использую AI, чтобы организовать мысли - какие вопросы задать QA, как пройтись по RICE-фреймворку для оценки импакта"

7) Офисные рамсы политика > AI Все 4 продакта сошлись: AI не понимает "политику офиса":

"AI не понимает чувства людей и политический ландшафт — а это критично для работы продакта"

Итого: для чего PM-ы используют AI: - PRD - Тест-скрипты - Юзер стори - Прототипы в обход команды разработки (скорее хотят, чем делают) - Годовые ревью - Суммаризация регуляторных документов - Excel-формулы - Подготовка к митингам

Интересно, бьется ли с вашими наблюдениями?

Планируем 2026

Я недавно писал про исследование, почему процессные цели в 15 раз эффективнее чем outcome цели. Напомню: - Outcome: "заработать $100К MRR" (не контролируешь) - Process: "отправить 20 сообщений в день" (контролируешь на 100%)

Сегодня попросил Claude Code побыть моим executive коучем и помочь спланировать 2026 —> вышло очень полезно: как просто поразмышлять напару о том, чего я хочу достичь к концу года, так и в лучших традициях упомянутого выше исследования превратить outcome цели в конкретные процессные цели и действия.

Кстати, про планы vs планирование в тему: Поэтому не надо слепо верить тем, кто говорит про абсурдность бизнес-планов для стартапа (ваш покорный слуга included) —> дело не в плане, дело в процессе планирования. — из этого поста

Собственно, оформил это в виде скилла вам в помощь —> что он делает:

1) Задает структурированные вопросы - Где ты сейчас? (роль, стадия, ресурсы) - Куда хочешь прийти к декабрю 2026? - Что работало/не работало в 2025? - Сколько времени реально можешь уделять?

Кстати, если запускать в Claude Code, то он будет эти вопросы задавать используя AskUserQuestion тул и выходит очень интерактивно.

2) Строит иерархию целей Outcome Goal (годовая) ├── Q1 Milestone ├── Q2 Milestone ├── Q3 Milestone └── Q4 Milestone └── Еженедельные process goals └── Ежедневные действия ✓

3) Конвертирует outcome цели в процессные "Заработать $100К" → "20 outbound сообщений в день" "Написать книгу" → "500 слов до завтрака" "Похудеть" → "30 мин спорта до 9 утра"

4) Создает шаблоны для трекинга - 2026_PLAN.md - годовой план - COACHING_CONTEXT.md - контекст для AI-коуча - WEEK_XX.md - еженедельные чеклисты

Инструкция по установке там же - удачного планирования!

P.S. Если хотите измерять, выполняете ли вы свои process goals - есть companion скилл, о котором я тоже писал и сам использую.

P.P.S. У меня есть 2 пасса на неделю бесплатного Claude Code - берите, у кого нет + если у кого-то тоже есть таковые и не жалко, то пошерьте плиз в комментарии

Claude Reflect или как заставить Claude Code рефлексировать?

При работе с Claude Code очень часто нападает фрустрация: видишь, что он делает не то или не так, и приходится заново обьяснять ему одно и то же. По-хорошему, это надо добавлять в claude.md, но ты забываешь или лень или еще что. Особенно когда происходит в разных проектах.

Чтобы побороть это, запилил сегодня такой плагин - Claude Reflect. Он не только автоматически будет фиксировать такие ситуации, но и проанализирует ваши прошлые чатики и предложит вам добавить общие паттерны, предпочтения или гайдлайны из них в проектный или глобальный claude.md и agents.md.

Установить супер-легко: claude plugin marketplace add bayramannakov/claude-reflect claude plugin install claude-reflect@claude-reflect-marketplace

Дальше просто вызываете /claude-reflect и через пару минут он предложит, что добавить. Например, у меня он сразу нашел, что: 1) Последняя модель claude opus - claude-opus-4-5-20251101 2) Для всех API запросов я прошу посмотреть рейт-лимиты и делать локальный кэш 3) Для Python проектов создавать venv окружения и т.п.

В аттаче скриншот результатов работы в одном из репозиториев. Надеюсь, будет полезно.

Клавиатура - это кирпич, или Чему я хочу научиться в 2026м?

На встрече с выпускниками курсов кто-то рассказал про то, насколько голосовой ввод изменил его производительность. Я уже писал, что я не про голос, предпочитаю текст, но после обсуждения и размышления я решил, что надо попробовать. Особенно важным триггером был поинт, что за то же время мы можем дать больше контекста - имхо это важно при старте нового проекта или фичи, поэтому я попробовал несколько раз на прошлой неделе при общении с дружбаном - и мне очень понравился результат.

Несколько дополнительных наблюдений: 1) Говорю вслух - думаю лучше? Это я знаю по своим лекциям и вообще обучению - проговаривание вслух задачи помогает лучше её понять, запускает новые мысли, и и иногда увидеть под другим углом. В программировании это называют "rubber duck debugging" - обьясняешь задачу резиновой уточке и сам находишь решение. Судя по исследованиям, вербализация улучшает понимание в 2 раза (self explanation effect)

2) Инструмент определяет мысль Это как раз про кирпич из заголовка поста. Энгельбарт в своей статье про HLAMT (писал тут) описывает эксперимент, когда они к карандашу привязывали кирпич и оценивали влияние скорости написания - очевидно, было медленнее и тяжелее - на итоговый результат: человек начинал сокращать, упрощать, выкидывать нюансы. Его поинт: мы не замечаем, как инструменты, которыми мы пользуемся, ограничивают наше мышление.

Клавиатура - это тоже кирпич, к которому я привык?

3) Голос быстрее внутреннего критика Собственно, следствие предыдущего - вводя голосом, ты не успеваешь цензурировать себя, даешь больше контекста. Это особенно важно для brain dump-ов и саморефлексии имхо: больше контекста, больше нюансов, меньше "причёсанности" и желания казатья самому себе лучше :)

В общем, посмотрим, как пойдет.

А у вас какой опыт?

В этом году: 1) нас стало почти 14 тысяч

2) Мы посмотрели мои 349 постов почти 2М раз, и 28 тыс раз пошерили их себе в закладки или друзьям

3) Тон моих постов сменился с «обзорных» (а ля посмотрел интервью) в «я сделал» (а ля скилл для chatgpt apps). Этим лично я доволен, это была моя задача, хотя понимаю, что обзоры тоже нужны и важны, поэтому постараюсь балансировать.

4) Интересно, что, судя по постам, я сьехал с chatGPT в Claude - тут, разумеется, всему виной Claude Code.

5) На курсах и открытых лекциях приняло участие почти 1.5 тысячи человек, чему я очень рад, так как, я очень надеюсь, это поможет вам лучше понять, что за зверь такой этот AI и как он меняет наши жизни. EDU для меня это способ размышления и обмена энергией и знаниями, и каждая такая встреча, каждый фидбек придает смысла и радости моей жизни. И я особенно рад, когда вам удается не только узнать, но и сделать что то конкретное для своей жизни или работы.

6) 120 человек поболтали с ботом и оставили фидбек: я понял, услышал, и буду отрабатывать. Больше кейсов, больше личных размышлений и «персональной реальности», больше прикладных вещей про AI, меньше рекламы курсов (сорян!)

7) Я люблю то, что мне удается делать - СПАСИБО вам за это!

И если бы я пожелал одну вещь: возьмите на праздниках и поставьте себе Claude Code, откройте его и попросите его помочь вам автоматизировать одну рутинную вещь, которую вы регулярно делаете. Не бойтесь, что не знаете программирования, попробуйте.

С наступающим, Друзья! Обнимаю!

Как измерить "буду продуктивнее" в 2026м

Через 2 дня новый год - вы же уже запланировали, как круто измените свою жизнь с 1го января? Ну, ладно, с 12го, с понедельника.

Сначала подводочка, а потом по существу: 1) Летом я писал про Automation Assassin — выяснилось, что я делаю 11К переключений между приложениями в неделю. Death loops между Cursor, Safari и Telegram. 2) Потом на днях был пост про процессные цели: фокус на КАК, а не ЧТО. Вместо "сделать $1M ARR" → "написать 100 писем".

Но остался логичный вопрос: как измерять "фокус"? Есть куча софта по теме, но мне всегда было тяжеловато с ними, потому что нужно было инвестировать достаточно времени в настройку и категоризацию, чтобы получит результат. Но с LLM-ками, кажется, становится все сильно проще.

Что я сделал?

1) Сделал метрику - насколько я сфокусированно работаю - которая: - Учитывает частоту переключений (меньше = лучше) - Длину непрерывных deep work сессий - Выявляет death loops 80+ = excellent, 60-79 = good, ниже = проблема

2) Сделал авторасчёт этой метрики Система сама видит когда ты в deep work (2+ мин в Terminal/IDE) и когда вышел. Не надо ничего включать — просто работаешь, она адаптируется. В аттаче пример моих результатов за прошлые 3 дня

3) Система присылает пуш, когда ты начал слишком часто переключаться между экранами, или завис в Телеге. Правда, один раз это был false positive, потому что я делал интервьюер бота, и мне нужно было его тестировать/переключаться между Claude Code и им.

Как применить к своим целям 1) Вместо "буду продуктивнее" → "Focus Score > 70 в рабочие дни" 2) Вместо "меньше в телефоне" → "Entertainment apps < 30 мин с 10 до 12" 3) Вместо "буду читать" → "30 мин с книгой перед сном"

Инструменты: ActivityWatch (бесплатный, open source) + вот репозиторий скилла для анализа. Пока есть проблема с iPhone только, но об этом в следующих выпусках 😉

В общем, дерзайте!

P.S. Моя личная цель на 2026: Focus Score > 70 в рабочие дни + weekly review по воскресеньям. Посмотрим что из этого выйдет :)

EDU Интервьюер

Помните, я писал про то, как Anthropic с помощью AI заскейлили сбор обратной связи? Подумал, а почему не замутить такое же для моего канала?!

Собственно сделал на пару с дружбаном - буду очень благодарен, если найдете 3 минуты початиться с ним. Как раз под конец года подытожу и возьму на вооружение, на чем сфокусироваться и что улучшить в 2026м

"Дурная голова ногам покоя не даёт"

Спасибо заранее!

А вот и запись 5й встречи по Generative AI с личной рефлексией про итоги года: буду очень признателен за лайк и/или комментарий на YouTube - enjoy!

https://youtu.be/aN4xOwnB_bQ?si=qDCnT7ZJn48wdNGC

Telegram + Claude Code = ?

На днях руки дошли запилить штуку, которую уже давно хотелось: управлять Телегой через Claude Code. Не через бота, а прямо из терминала: читать, отвечать, искать и тп

Собственно, зачем? - Утренний дайджест непрочитанных сообщений с приоритезацией - Поиск по истории чатов естественным языком - Публикация постов в каналы без переключения контекста, с возможностью налету и текст задрафтить, и картинку сгенерировать, и перевести на заморский язык - Автоматизация рутины: ответы на однотипные вопросы

Как настроить Сделал для вас skill, который для общения с Телеграм юзает MCP сервер telegram-mcp (я проверил код этого mcp на предмет безопасности: все чётко, пароли никуда не улетают).

Что попробовал 1) Читать сообщения из канала и чатов 2) Поиск по чатам 3) Ответить на сообщение 4) Черновики - вот этой функции в MCP не было, поэтому на пару с дружбаном написали + законтрибьютили в telegram-mcp.

Зачем скилл, если есть MCP? Чтобы каждый раз не промптить claude code на регулярные операции, в частности сделал: - Дайджест непрочитанных - утром зашел в Claude, попросил дайджест всех непрочитанных, и уже решаешь на чем фокусироваться - Анализ стиля и написание черновиков постов

Собственно, этот пост написан с его помощью: скилл проанализировал мои последние 15 постов, выделил паттерны, и помог составить драфт. Вот выдержка из стиля по моему каналу:

### P.S. Pattern - Additional related thought - Self-deprecating humor: "Мы еще не отработали... поэтому пока не ругайтесь, что сапожник без сапог 😉"

Скажу честно, эта вот часть пока не вау, но для черновика норм, дальше уже можно крутить самому.

Важно (!): 1) Когда будете подключать этот скилл или MCP сервер, то вам надо будет сгенерировать специальную строку, это очень sensitive информация, которая будет на вашем компьютере. Ее суперважно защитить (keychain и тп) 2) AI видит все чаты, которые вы просите его прочитать. Если есть приватные переговоры и вы не хотите, чтобы это улетало на заморские сервера - или надо подключать локальные LLM или отдельный аккаунт для приватного. 3) Можно случайно отправить не туда. Поэтому в скилл я добавил, чтобы он всегда сначала писал как черновик, а я уже просматриваю и отправляю вручную. Важно: пока автор MCP репозитория не смерджит мой PR, этого не будет из коробки 4) Рейт лимиты - теоретически, Телеграм может ограничить при слишком частых запросах, но для моих личных задач я пока с этим не столкнулся.

--- Co-authored with Claude Code using telegram-assistant skill 🤖😉

Чем AI агент отличается от софта?

Софт видит ограничение и выдает ошибку, заставляя пользователя решать ее; агент же - ищет обходной путь. Иногда это хорошо, а иногда - не очень. Прямо как инициативный сотрудник 😉

2 кейса: 1) Я как-то рассказывал про то, как Opus 4.5 нашел лазейку в регламентах авиалинии - это тест кейс, на котором "муравьи" (сотрудники Anthropic - ants) тестируют новые модели - и поменял билет, хотя формально было нельзя. Скрин рассуждений модели и как она это сделала - в аттаче

2) Сегодня на моих тестах тоже случился забавный кейс: у меня были задублированы сделки в CRM и я попросил агента удалить одну из них, но функции удаления не было, поэтому он вместо того, чтобы возразить а ля "босс, не могу, сорян", перевёл сделку в статус "Утеряно" и в комментариях написал, что это из-за дубля.

А как поступил бы ваш софт? 🤡

Мой год с chatGPT

В целом, все так :-)

Шерьте свой в комментариях

P.S. Ох, вспомнилось, какие крутые year in the air видео мы делали в app in the air

Скилл для создания chatGPT аппов

Помните, я писал про свой первый ChatGPT апп? На днях OpenAI анонсировали-таки свой магазин приложений и теперь можно сабмитить свои аппы.

Чтобы помочь вам в этом я сделал Claude/Agent Skill, который: 1. Помогает оценить, подходит ли ваш продукт для ChatGPT Apps (Know/Do/Show фреймворк, описанном в этом гайде от OpenAI) 2. Генерирует MCP сервер на Node.js/TypeScript с готовыми шаблонами 3. Создает React виджеты с поддержкой тем ChatGPT 4. Настраивает OAuth 2.1 аутентификацию (включая self-hosted вариант!) 5. Готовит к деплою на Fly.io и сабмишену в стор

Скилл соответствует теперь уже открытому стандарту AgentSkills и провалидирован через skills-ref.

Использовать лучше с Claude Code или Codex, потому что он не просто помогает продумать приложение, но и закодить его. Просто попросите его

use the chatgpt-app-builder skill to evaluate if my product should become a ChatGPT App and actually build it

Enjoy!