ChatGPT

😎Как сгенерировать векторный логотип с текстом за несколько минут

Рассказал недавно в комментариях к другому посту, как я генерирую векторные логотипы через GPT. Получил много отклика и уточняющих вопросов.

Так я решил расписать инструкцию и делюсь ей здесь. Важно: в процессе потребуется подписка ChatGPT Plus.

TLDR: процесс максимально простой: нахожу референс → специальным промтом прошу GPT-4 описать изображение логотипа → отгружаю результат в DALLE-3 → финальный результат загружаю AI для векторизации.

🔗 Детали, промты, примеры и ссылки вынес в инструкцию, забирайте.

за последний год я прошел 3 фазы вайбкодинга и сейчас вхожу в новую. узнаете себя в них?

фаза 1, февраль-май 25: курсор, первые агенты, за ними нужно постоянно следить. сначала сгенерировать документацию и спеку, и только потом брать в работу. постоянно проверять и бить по рукам. все еще нужно думать, как разработчик, чтобы получать результат без архитектурных проблем

фаза 2, июнь-октябрь 25: claude code, модели стали умнее, уже не нужно так активно следить за каждым этапом, но нужно валидировать основные архитектурные решения. майндсет смещается в сторону CTO-архитектора, который проектирует дизайн системы, но это можно делать и через chatgpt. стало реально шиппить новые продукты без разработчика

фаза 3, ноябрь - февраль 26: opus 4.5 moment + выход codex модели. начало золотой эпохи вайбкодинга. агенты теперь способны делать все сами. думать как СТО все еще полезно, но совсем не обязательно. ощущение полной свободы, я могу навайбкодить что угодно без команды разработки. это легко, это сильно затягивает и в итоге выматывает

фаза 4, февраль 26' → ?: harness и оркестрация. да, я могу навайбкодить что угодно, но не буду, потому что это не самый эффективный путь. я хочу быть CEO для своих агентов. отгружать агентам идеи, ставить им задачи. и чтобы агенты при этом работали 24/7, проводили исследования, тестировали офферы, улучшали продукты. переход к автономной системе вмето человека-оркестратора

переход на фазу 4 потребует больше времени, чем остальные. но он наконец позволит сместить роль человка c оркестрации командами и задачами, к оркестрации верхнеуровневыми идеями, смыслами и принципами. а где вы сейчас на этой карте?

Мой GPT после года общения со мной стал каноничным сам по себе.

И не друг, и не враг, а prompt injection

Есть такое понятие в кибербезопасности - prompt injection. Внешний сигнал обходит защитные фильтры системы и перехватывает управление. Система уверена, что действует по собственной программе. Ключевой признак хорошей инъекции - жертва не замечает перехвата.

Прямо сейчас люди угоняют модных нынче Claw ботов (это AI ассистентов на базе ChatGPT, Claude, Gemini), заставляя их игнорировать собственные правила, выдавать секреты владельцев, или создавать запрещённый контент. Модель не "решает" сломаться. Ей подают сигнал, который обходит все настройки безопасности, и она начинает обслуживать чужую задачу, будучи уверенной, что следует своей.

А что с людьми? Дофамин, окситоцин, подавление серотонина - это буквально обход рационального слоя в котором живет когнитивный firewall (система защиты). Человек начинает оптимизировать все под новую цель, которую не сам выбирал. И при этом абсолютно уверен, что наконец-то "по-настоящему чувствует". Точно как модель, которую инджектнули, уверена что действует по своему истинному системному промту.

Если мы понимаем архитектуру уязвимости, то ее можно эксплуатировать. Intermittent reinforcement - непредсказуемое чередование тепла и холода, самый мощный дофаминовый паттерн, буквально архитектура слот-машины. Но это усилители. А где сам бекдор?

Первичная инъекция - это не действие другого человека. Это резонанс с уже существующей дырой. Человек не взламывает закрытую систему снаружи. Он попадает в порт, который уже был открыт. Незакрытый гештальт, рана, голод. Кому-то не хватало признания - и вот появляется тот, кто смотрит на него с восхищением. Или кто-то интеллектуально одинок — и вдруг его понимают с полуслова. В это, кстати, давно врубились секты.

Первый inject - момент, когда другой случайно совпадает с формой твоей пустоты. Как ключ в замок. И в этот момент лимбическая система уже приняла решение, а рациональный слой ещё не загрузился. Вот почему одного и того же человека один пошлёт нахер, а другой потеряет голову.

Теория привязанностей - это по сути сканер уязвимостей. Покажи мне твои отношения с родителями - и я скажу, какой тип человека обойдёт твой firewall без единого усилия.

Если влюблённость эволюционный prompt injection через эмоции (иногда случайно, иногда специально), то книга это prompt injection через идеи (и почти всегда специально). И вопрос тот же: как отличить вирус от знания, подлинное от ложного, когда оба входят через один канал?

Платон хотел выгнать поэтов из идеального города: поэзия обходит разум и переучивает эмоциональную систему через ложный сигнал. Увидел prompt injection за 2400 лет до нас. Предложил фильтр - допускать только то, что прошло проверку разумом. Сократ иначе. Не фильтровать на входе, а тестировать внутри. Сократический метод - песочница для идей. Впустил мысль, но не дал ей полный доступ. Давишь вопросами - вирус не выдерживает, у него нет внутренней структуры.

Любимый мной, Бэкон описал первый сканер уязвимостей. "Идолы разума": четыре типа открытых портов. Видовые (видим паттерны где их нет), персональные (твоя история и слепые зоны), языковые (назови что-то "свободой" - анализ уже искажён), системные (философии, которые устанавливаешь добровольно, доверяя автору). Ницше перевернул всё: чистого знания нет. Каждый текст - воля к власти автора. "Генеалогия морали" - разбор самой успешной prompt injection в истории. Антидот: не "абсолютна ли истина которая написана?" - а "кому выгодно, чтобы я так думал? И как выгодно думать мне самому?"

Главный вывод: и у идей, и у влюблённости один корень - они работают не потому что сигнал мощный, а потому что попадают в уже открытый порт. Книга не убеждает, а резонирует с тем, что мы уже хотели услышать.

AI-ботов ломают потому что их ограничения поверхностные, правила наложены сверху, но не интегрированы в саму ткань понимания. С людьми работает так же. Настоящая защита - не набор правил, а познание себя.

📨 Как я получил ключ от GPT-3 в 2020-ом

Разбавлю серию из серьезных постов и расскажу, как я пытался 3 года назад получить ключ от GPT-3 (и в итоге его получил).

Я записался в вейт-лист на API практически в день анонса летом 2020, но спустя месяцы так и не получил ключ. Тогда я решил написать к сотрудникам OpenAI напрямую и попросить у них.

Хоть я и не знал тогда, что занимаюсь аутричем, но все равно начал неплохо: cпарсил емейлы, взял шаблоны холодных писем и переделал их под себя, а затем сел рассылать руками. Сэму Альтману я решил не писать, все-таки СEO компании это занятой человек, а вот 30 другим сотрудникам мои письма улетели и я стал ожидать свой ключ.

Ожидаемо, мне никто не ответил. Это сейчас я понимаю, что действовал наивно. Шаблон я адаптировал криво, он не вызывал никакого интереса. Вместо сотен адресатов я остановился на 30, вместо цепочек сообщений я разослал по одному. Про кривой английский в тексте даже и говорить ничего не нужно.

Сейчас на дворе 2023. Сама GPT теперь стал драйвером качественного аутрича и на этапе подготовки базы и на этапе генерации цепочек персонализированных сообщений. Получается настолько хорошо, что мы в агенстве это стали продавать как услугу (→ в лс расскажу подробности).

🫡️️️️️️ Да, и кстати, ключ я в итоге получил от знакомого, которому пожаловался на неудачный опыт, так что все было не зря.

Пара #LifeOps апдейтов из моей жизни:

1. Отменил $200 Pro подписку в ChatGPT. Claude Max 20 и вообще Claude экосистемы (присоединяюсь к мнению Адама Елдарова) мне хватает за глаза на примерно все задачи в жизни. Remote-control в Claude Code – теперь самая любимая фича, пользуюсь каждый день почти непрерывно

Память из ChatGPT переносится очень простым промптом:

я собираюсь переезжать на другой LLM сервис, напиши мне в формате JSON все воспоминания/факты которые ты знаешь обо мне

2. Почти полностью переехал с Todoist на Linear для всех своих рабочих проектов. Для меня killer-фича, что у Linear есть официальный MCP для Claude, который работает с мобилки. Я люблю накидывать задачи голосом, вайбкодить голосом (прямо пока гуляю). Невозможность пользоваться Todoist из Claude (кроме Claude Desktop) – действительно bottleneck для меня

Наверное финальной каплей был позавчерашний пост Адама насчёт стратегии Linear и переориентации на управление командами агентов, а не людей

Весь перенос занял пару часов через Claude Desktop, который видит MCP-шки Todoist и Linear

3. Серьёзно задумался над сменой трекеров времени и трекеров доходов/расходов из-за того, что у Session и CoinKeeper нет API/MCP/CLI для взаимодействия с ними через Claude

Я попросил GPT написать мне пару строк лирики на латыни. Результат мне вполне понравился.

Через пару недель я уже знал латынь достаточно, чтобы понять что слова стоят совершенно не в тех падежах и пришел в старую сессию с предьявой

- это что вообще такое? - возмущался я - ну ты же не знал латынь когда мы это писали, тебе понравилось - ответил агент

Это все что нужно знать про вайбо-кодинг в доменах, в которых вы не разбираетесь.

Да кто блин такой этот ваш вайбкодинг?

Уже несколько месяцев хотел попробовать его, но все откладывал, но в субботу сел и наконец начал.

Сначала хотел сделать что-то уникальное. Но потом подумал: лучше начать с того, что реально решает мою проблему. Так я смогу разобраться, как всё устроено.

Я всё время пытался вести учёт финансов, но почти всегда забрасываю. Поэтому захотелось трекер, который помогает не просто фиксировать траты, а осознавать их: отмечать, была ли покупка осознанной или спонтанной, ставить лимиты, смотреть аналитику.

В идеале приложение ещё и подсказывает, где ты перебарщиваешь, и даёт советы по финансовой грамотности. Чтобы это был не просто список, а штука, которая помогает меняться.

Накидал идею вместе с GPT, потом закинул её в Claude и он выдал первый минимальный прототип. Уже можно было что-то потыкать, внести трату, это вдохновило. После этого я пошёл в Cursor. Это был мой первый опыт в кодовом редакторе вообще.

Я, как дизайнер, понимаю, как логически всё связано в разработке. Но ни одной строчки кода в жизни до этого не писал. Поэтому местами было непросто, особенно когда всё ломалось.

На бесплатной версии Cursor запускал проект раз шесть и каждый раз он ломался. Я успевал добавить только фунционал внесения трат. Еще бесили очереди, те когда хочешь ПоВаЙбКоДиТь, а вместо этого сидишь и ждёшь. Это, конечно, что-то новое, но в какой-то момент я уже устал ждать и в итоге купил подписку — работа пошла лучше, особенно Cloude 3.7 Sonent.

Завёл репозиторий на GitHub, разобрался с коммитами и наконец перестал бояться, что всё придется делать с нуля. Стало проще просто двигаться вперёд.

Техническая часть проекта, конечно, сложная для меня, но всё-таки интересная. Очень многое не понимаю, но постепенно приходит какое-то осознание, и начинаешь видеть, как всё начинает складываться. Мне кажется, это очень полезно — особенно для будущих проектов, где уже не будешь так теряться на старте.

UI поначалу был довольно слабый — что, в целом, неудивительно, потому что я не сделал ни одного экрана в фигме. Мне было интересно, чего можно добиться, используя только ChatGPT и Cursor. Потом подключил стороннюю и бесплатную библиотеку компонентов — стало поприличнее. Всё ещё далеко до идеала, но уже достаточно, чтобы спокойно продолжать работу.

Сейчас приложение умеет: → вносить траты с категорией и эмоцией, → показывать аналитику по месяцам, категориям и эмоциям, → ставить недельные лимиты, → менять тему (светлая/тёмная). В итоге на финальную версию с нуля у меня ушло часа 4.

Хочу еще добавить планируемые траты — с метками «регулярная» или «единоразовая», и уроки по финграмотности. Типо как в ТЖ, если знаете.

В идеале — хотелось бы довести всё до Telegram Mini App с ботом. Чтобы можно было прислать ему скрин из банка со списком трат за день, а он сам считывал суммы, определял категории, а тебе оставалось только выбрать эмоции. В ответ — короткий совет, или чтобы бот присылал их периодически.

Сейчас всё это в вебе — мобильное показалось сложноватым для начала. Но как только доведу текущую версию до чего-то стабильного, очень хочу попробовать сделать iOS-приложение.

Если выйдет вторая часть — значит я не перегорел и что-то получилось.

PS: Сори, что так быстро мышкой вожу на видео

Получаем заказы из нейросетей! 🤯 Это вообще реально?

Я коснулся этой истории в январе, когда ресторан моего португальского товарища начал регулярно получать брони столов из ИИ-агентов 🤖 и гостей, узнавших про его винный бар из GPT и Perplexity. А аутрич агентство партнера по паделу стало получать лиды из Gemini-саммари поискового запроса в Google.

И вот за 7 месяцев мы очень глубоко копнули эту тему — с точки зрения технологии ⚙️, требований к контенту и сайту(-ам) 📄, структуры информации, размещаемой в онлайне. И сначала для себя, а потом и для рынка сделали инструмент для отслеживания своего бренда и конкурентов в выдаче нейросетей.

20 августа в 15:00 мск онлайн я проведу онлайн-встречу с моим партнером, Володей Малюгиным — основателем известного SEO-агентства и CEO нашего совместного GEO (Generative Engine Optimization) проекта 🚀 (сколько всяких *ЕО :)) )

Трафик утекает в нейросети, поисковики показывают сгенерированный ИИ-виджет выше, чем результаты поиска. Так вот, GEO — это как SEO, только с нейросетями.

Как всегда, без рекламы, прогревов, сбора воронки, QR-кодов, регистрации и СМС.

Ты узнаешь: • 💡 Почему теперь важны FAQ, списки и базы, а не только «ключевики». • 📌 Получишь 9 конкретных «что делать?». • 🧠 Узнаешь про E-E-A-T (Experience, Expertise, Authority, Trustworthiness) — язык, на котором «сайты» разговаривают с AI. • 🛠 Получишь технические рекомендации, выполнение которых доступно каждому.

И, конечно, будут кейсы 📊 и ответы на вопросы.

📅 Среда, 20 августа, 15:00 Мск, Zoom. Приходи и сотрудников приводи — им же потом всё это воплощать.

🔗 Ссылка на Zoom: https://us02web.zoom.us/j/89321406270?pwd=WPs9eNbqawbHMbhbndMlszuO0X74hc.1

Делаем задорно, живо, без воды, по делу, без домыслов — только собственный опыт. 🔥

🧙‍♂️ Мой AI стек в марте 2026 года (или AGI у нас дома)

В прошлой жизни... Год назад снял видео про лучший флоу тогда — перекидываем контекст между o3 и Claude 3.7 через repoprompt. о3 - пишет план, а Клодик делает.

После появился Опус, в Клод Код добавил exa с superpowers и больше ничего не надо было.

В последние две недели рабочая схема моего личного AGI выглядит вот так: 1. Claude Code + Claude Opus 4.6 → предпроектная подготовка → промпты + спека 2. GPT-5.4 Pro (веб) → рисеч + (ux / prd / контракты) 3. Клодик →План имплементации → Codex (GPT-5.4)

✏️ гайд:

Этап 1. Требования. Claude Code + Claude Opus 4.6 (1M, effort: max) + Superpowers

Общение похоже на общение с человеком (продактом). Почти всегда свои запросы заканчиваю /brainstorm — это вызов скилла из пака Superpowers. Не дают агенту ничего делать, пока не уточнит, что ты хочешь.

Если нужен анализ (а он часто нужен) — прошу запустить 10 субагентов для сбора контекста на локальной тачке и прогнать через триаж. Это как совет директоров: несколько агентов собирают всю информацию которую только можно собрать и бьют по идее с разных сторон, подсвечивая слепы зоны.

Выход этапа: промпты + спецификация в папку под гитом + пуш (новый ишью + ветка если это фича для проекта) .

Если нет выхода этапа — зря потратил время.

Этап 2. Оракул. GPT-5.4 Pro

Доступ к гению + суперкомпьютеру за 200 баксов в месяц, использовать можно только в вебе по подписке ChatGPT Pro. Может скушать 1м контекста (это много) на вход прямов веб интерфейсе.

Содержимое первого этапа (промпты + спека + контекст) перекидываю через repoprompt: открываю проект, выбираю файлы, получаю их содержимое в в один промпт в буфер обмена.

Дальше в веб → CTR.. CMD + V + история что делаешь и что хочешь

За 15-30 минут прогоняет тысячи источников и дотошно перепровряет перед тем как выплюнуть ответ.

Промпт: проблема + результат + формат (UX / контракты / PRD / промпт для агента-кодера).

Поддерживает стиринг докидываешь мысли в процессе после отправки, и они будут учтены — мастхев фича, потому, что ответ генерируется 30 минут.

Ссылку на чат сохраняю — это теперь наш CTO + COO проекта, добро пожаловать в команду.

Этап 3. Имплементация → Claude Code + Codex (GPT-5.4 xhigh fast)

Обратно в Claude, в ту же папку. Результат второго этапа + /writing-plans в конце, это ещё один Superpowers-скилл: план имплементации, TDD.

Для уточнения иногда ухожу обратно за консультацией к суперкомпьютеру.

Готовый план → Codex (GPT-5.4, reasoning: xhigh) + скилл $justdoit, он собирает контракты на проверку + собирает файл agents.md для Кодекса.

Суперсила кодекса в этом флоу — автономная работа с e2e тестированием, агент сам открывает браузер или телеграм и проверяет, что все работает как надо или уходить чинить пока не заработает (MCP Devtools для браузера если это веб и Telethon если продукт живет в Телеграмме)

Ухожу варить борщ, как кодекс сделает — напишет в скайп... телеграмм

Стоимость сетапа (март 2026) : 200$ GPT PRO + 200$ MAX x20 + $15 Repo prompt

Попросил GPT начертить карту Европы. С Балканами конечно сложно получилось. Чехия тоже не совсем удалась.

Полезный модуль памяти в персонализации моего ChatGPT. Добавляется просто путем просьбы запомнить эти пожелания

Хватит писать коммиты руками

Последние года полтора я точно не пишу коммит сообщения сам, а пользовался одним инструментом для генерации коммитов. Да, знаю что в том же Cursor есть кнопка авто-генерации, но она пишет какую-то дичь чаще.

Claude Code тоже пишет коммиты но добавляет себя туда как со-автора и в целом какими блоками коммитить - я предпочитаю управлять сам. Несмотря на то что пользуюсь CC -> мой файловый редактор остается Cursor и я там просто нажимаю кнопку "Commit", далее срабатывает git hook и на выходе сгенерированное сообщение.

Что важно для меня: • соблюдение conventional commits • one line commit в духе feat(auth): added registration system • четкое определение типа коммита - feat/refactor/fix/docs/chore/... • понятный scope -> feat(auth) / refactor(rag) и т.д. • если коммит короткий -> одна строка, если большой - одна строка + буллеты в духе: refactor(rag): changed rag pipeline

• introduced BM25 • refactored qdrant to postgres • ...

Предыдущий инструмент не устраивал меня много чем, поэтому вчера за вечер я собрал свой первый опенсорс на Go!

Встречайте - CWAI (Commits With AI)

Как он работает? Вы добавляете файлы в stage (git add), нажимаете Commit в вашем IDE/делаете git commit/пишите cwai в терминале, он генерирует вам сообщение - вы аппрувите/регенерируете/правите если надо (а задача чтобы правок было минимум) -> коммитите.

Как установить? Быстрая установка для macOS/Linux:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/nikmd1306/cwai/main/install.sh | bash

Для Windows: Скачайте Windows Zip из последнего релиза и запустите cwai.exe

Для тех кто хочет просто сам установить и у кого есть Go:

go install github.com/nikmd1306/cwai@latest

export PATH="$PATH:$(go env GOPATH)/bin"

Что нужно для работы? Инструмент поддерживает любой OpenAI Compatible API (OpenAI/OpenRouter/DeepSeek/любой другой). Все что нужно - Base URL + API KEY + модель.

По дефолту стоит OpenAI и лично я пользуюсь им + gpt-5-mini (стоит как дефолтная модель).

Чтобы настроить все параметры - для интерактивной установки введите:

Интерактивная установка - настройка ключей, api url и модели

cwai setup

Непосредственно в репозитории - установка git hook - это нужно делать в каждом новом

cwai hook set

Если у вас будут какие-то вопросы/идеи/предложения/проблемы - можно писать в Discussions на гитхабе или там же открывать Issues.

А лучшая поддержка для меня - это звезда на гитхабе ⭐

@atlfreedom * а тут рассказываю про AI-coding/вайбкодинг

Единственная бесплатная стратегия продвижения своего продукта для таких бомжей, как я, — это контент-маркетинг.

Ну ладно, не прям бомж, но тратить деньги принципиально не хочу, пока не начну получать доход. Если постоянно вкладывать, то в долгую это плохо работает, потому что возникает большой соблазн всё свернуть, когда каждый месяц только минус, минус и минус.

Ну и ещё важно отметить, что на контент-маркетинге можно выехать только B2C-продуктам. B2B — это другая вселенная.

Но зачем это всё? Целей две:

🔥 Получать бесплатных клиентов через органический трафик

🔥 Сделать так, чтобы ChatGPT рекомендовал твоё приложение

План такой:

1. Статьи

Писать статьи на индексируемых площадках. С этим не так просто, потому что лучшие площадки — это Habr и VC. На Хабре закидают камнями, если переборщить. А VC после первой же статьи о продукте переводит в корпоративный аккаунт и перестаёт индексировать, но там можно решить эту проблему, оплатив корп-аккаунт за 40 тысяч рублей в месяц 🥲

2. Сайт продукта

Ну и как вариант — писать на собственном сайте продукта вообще что угодно. Он тоже индексируется. Там можно публиковать оригинальные статьи, а потом кросспостить их на другие известные площадки.

Ещё важный момент: там можно писать подробную документацию продукта. Это очень полезно для нейронок. Потому что если даже сейчас спросить ChatGPT, как что-то работает в VibeLing, он, скорее всего, возьмёт информацию с моего сайта. Потому что я подтвердил его официальность через ссылки в сторах.

3. Отдельный YouTube-канал продукта

Создать канал для продукта и записать хотя бы базовые видео. Можно пойти дальше и закрывать конкретные боли через аккуратную рекламу продукта.

4. TikTok и прочее

Самому снимать — это трэш. Но можно пойти в сторону ИИ-генерации и видео-ферм без личного участия.

Если добавить в промпт «Подумай со всей силы!» Или «Thinking hard!», то у GPT5 включается рассуждающий режим, даже на таких сложных простых задачах! С одной стороны лол, с другой стороны помни об этом, пригодится!

Или проверь другие нейронки и пришли сюда ответ! Проведем собственную оценку)

У меня есть металлическая чашка, но у нее заварено верхнее отверстие. Так же я заметил что у нее отпилено дно. Как из нее пить?

UX Writing Tips For Non-UX Writers Моя бывшая коллега Ира опубликовала статью на Smashing Magazine!

Не все компании могут позволить себе нанять UX-писателя в штат. В итоге, текстами занимаются UX-дизайнеры, продакты и другие члены команды, которые могут не обладать достаточным опытом в этом.

При этом, хорошие тексты играют важнейшую роль в UX. Помогая пользователям разобраться в продукте, открывать для себя новые функции и начинать их использовать, и многое другое.

Что внутри ➡️ Что стоит обходить при написании текстов ➡️ Про Grammarly и ChatGPT ➡️ Чеклист хороших текстов ➡️ Советы на примерах известных продуктов

🔜 Читать статью

Недавно писал, что рассказывать про крипту нынче скучно. Фарм, мемкоины, prediction markets — всё одно и то же. Но необязательно быть трейдером и дегеном, чтобы "работать в криптовалютах" – можно действительно работать, имею ввиду фулл-тайм и за зарплату. Раз в месяц на карту или Ledger.

В конце 2021 я выбрал это направление для себя и ушел из E-commerce. В 2022 написал статью о том, как фронтенд-разработчику перейти из web 2.0 в web 3.0. С неё, по сути, начался этот канал. Тогда ниша была крошечной — разработчиков не хватало, конкурировать легко, а зарплаты росли просто потому что некому было работать, а рынок пампился инвесторскими деньгами.

С тех пор рынок изменился. Ниша выросла и зарегулировалась, конкуренция нормализовалась, а я сменил рекомендацию с фронтенда на дата-аналитику. Но одна штука осталась неизменной — крипта по-прежнему один из самых простых способов для разработчика из России выйти на международный рынок и получать зарплату в долларах по мировым ставкам. Без релокации. Без визы. Без корпоративной бюрократии, если получится.

Сколько реально платят джуну в web3 прямо сейчас? Что учить в 2026 — Solidity, Rust, аналитику? Можно ли зайти в крипту как профессию, а не как рынок для лудки? Почему GPT опасен при работе со смарт-контрактами?

3 марта в 19:30 позвал в гости на эфир Guide DAO — расскажем про это. Основной спикер — Кирилл Степанченко, выпускник школы, который прошёл путь с нуля до работы в web3. Я добавлю свою историю и перспективу. Ссылку на эфир опубликую отдельным постом.

Записаться на эфир и посмотреть детали о школе → @GuideDAO_hallo_bot

Guide DAO — одна из немногих школ, которая учит не "войти в крипту", а работать в ней. Буткемпы, воркшопы, помощь с трудоустройством — я сам проходил их курс по дата-аналитике и рекомендовал здесь. Если думаете в эту сторону — промокод INSULINE даёт 20% скидку на любой курс и суммируется с остальными скидками. guidedao.xyz

как я подхожу к AI SEO

контекст: мы делаем Extruct, deep research агенты для поиска и исследования компаний. не надо быть гением, чтобы понять, что сейчас большую часть ресёрча компаний люди делают в чатботах. "расскажи про компанию X", "кто их конкуренты", "какой у них funding" это всё уже идёт в Claude и ChatGPT, Perplexity.

поэтому логично было подумать, как туда пробиться и забирать траффик отткда. самое простое, что сделал: начал публично выкладывать все data points, которые мы наресёрчили агенты. генерю страницы прямо в Cursor, подключаюсь к БД, делаю постпроцессинг, массово публикую. сейчас порядка 5к страниц под long-tail запросы а-ля lindy funding, s25 batch (вторая позиция после официальной директории btw) или top b2b startups in Spain.

organic search сейчас у нас ~20%. другой вопрос с конвертацией, но top of the funnel это генерит.

теперь думаю, как это усилить. посмотрел штук 20 тулов для AI visibility. паттерн один: topic modeling → генерация промптов → пуш в LLM-чатботы. у меня ощущение, что часть из них просто дёргает API веб-поиска, а не эмулирует реальные пользовательские сессии. а разница есть: API ≠ консьюмерский продукт.

в таком сетапе выглядит не супер полезно. главная проблема: ни один тул не показывает объём запросов по промпту. без этого ты оптимизируешь под фразы, которые никто не вводит. понятно, что это непросто достать даже самим вендорам. а в LLM-поиске long tail ещё тяжелее, уникальных запросов больше, агрегировать клики по ним нельзя.

с другой стороны, я на это смотрю больше как на упражнение по оттачиванию позиционирования. полезно думать, как генерится интент на твой продукт или проблему. это может быть хорошим циклом, который связывает лендинги, копирайтинг и сам продукт особенно если ты ещё до PMF.

если копнуть в теорию, то ни у кого пока нет своего полноценного индекса. это general meta-search wrapper + LLM reasoning. да, есть кроулеры, есть оптимизации с кэшированием и свой re-ranking, но базово весь поиск всё равно лежит на поисковых движках. LLM разбивает твой промпт на 2-5 подзапросов и шлёт их в Google, Bing или Brave. потом ходит по топ-ссылкам, чанкует контент, цитирует то, что релевантно.

пример: запрос "SEO agency NYC" в Perplexity превращается в три отдельных Google-запроса — "seo agencies nyc", "top seo companies new york city", "best seo firms ny".

вся эта возня с visibility идёт от того, как происходит ранжирование внутри RAG.

но базовые принципы SEO никуда не делись. E-E-A-T — доверие к домену, авторитетность автора, бэклинки, директори, отзовики. говорят, что UGC площадки с высокой цитируемостью положительно влияют на AI SEO: Reddit, G2, Capterra, Trustpilot. форумы и отзывы сейчас весят для brand mentions больше, чем в классическом SEO.

что подметил из рисерча: 1. читаемость важна на уровне чанка. в ответ LLM попадают 1-2 чанка, а не весь документ. поэтому у каждой статьи должен быть чёткий TL;DR в начале. 2. каждый inference немного разный. нет детерминированного "ты на 4-м месте по этому запросу" - позиция плавает. 3. онлайн-сигналов (кликов) в RAG-поиске меньше, но есть другой сигнал: какие документы LLM процитировала, а какие проигнорировала. то есть feedback loop дольше, надо это учитывать, когда катишь конетнт. 4. тректинг атрибуции через прямые заходы делать бесполезно. влияние будет заметно только в direct траффике. лучше это распрашивать в онбординге.

что ещё делаю: 1. пишу по 3 поста в день на Reddit с мягким упоминанием бренда. руками, не автоматизирую. 2. смотрю, на что LLM ссылается в web search, это единственный способ понять, под какой контент имеет смысл писать и где пробелы.

честно: серебряной пули нет. это educated guessing плюс базовая SEO-гигиена. большинство AI SEO тулов пока выглядят скорее как агентства, продают ручную работу под видом автоматизации.

кто трекает AI-цитирования в масштабе? если кто-то делает что-то инетерсное в этом домене такое, напишите в личку, с радостью познакомлюсь.

агент для metabase

выше писал про то, что хочется иметь "cursor для metabase". поэтому почитав ваши комменты, я сделал настроил себе cursor для metabase (хех)

что делал: 1. взял курсор как агента 2. выпустил себе metabase api-ключик 3. прикрутил к агенту metabase-mcp-server. однако агент использовал его только для read-операций. все write операции делались через curl напрямую 4. по итогу процесс такой: я пишу агенту запрос "построй bar chart за последние 14 дней по всем solo escape играм и сделай разбивку по ton/stars" –– курсор выдает ссылку на карточку, которую я редактирую визуально, итерирую и добавляю в дашборд

такой сетап с нуля работает плохо агент вообще ничего не понимает, не понимает данные, совершает ошибки, попадает в бесконечные циклы из-за неправильного формата api-запросов

поэтому пришлось его ✨обучить✨

можно было потратить несколько часов и описать все самостоятельно в AGENTS.md, но это противная задача – я с ней прокрастинировал (думаю, вы тоже не любите это делать)

я решил сделать так: 1. прошу агента что-то сделать 2. итерируюсь в чате, пока не добьюсь результата 3. (главное) в конце задачи прошу сделать дамп всех инсайнтов о процессе в AGENTS.md, чтобы последующие агенты могли быстрее выполнить свои задачи

и это действительно работает. спустя запросов 5 агент смог хорошо ориентироваться в дашбордах и таблицах. ему можно было давать bulk-операции вида "сделай везде цвет профит-чартов зеленым" и задачи на построение целых дашбордов в 1 запрос

про модели в основном у агента 2 задачи: хорошо уметь в тулколлы (для ресерча бд и дашкбордов) и уметь писать sql. супер много интеллекта тут не надо. я попробовал 3 модели. больше всего зашел sonnet-4.5 (отличный баланс скорости и умности). gpt-5-* – слишком долгая, хочется быстрее, хотя надежнее. также попробовал composer-1 (модель от курсора) – очень быстро, но чет ума не хватает, частые ошибки и пропуски

я доволен. -1 рутинная задача, спасибо ии

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 🏥