ChatGPT

Как тратить на LLM не 20-30% выручки, а 5-10%?

– учитесь писать харнессы

Попросил диприсёрч проанализировать слитые исходники Claude Code (OpenCode), опенсорсные OpenClaw, Hermes и других ребят – и собрал супер-мега-полезный playbook по упаковке контекста в своём агенте в виде скилла для Клода

TL;DR: это поможет вам максимизировать cache hit % и снизить себестоимость своего AI-продукта в 3-5 раз

Мини-ликбез для тех, чей CTO работает по подписке:

1) 99% LLM (включая ChatGPT, Claude, Gemini) работают на одной архитектуре - трансформеры. По умолчанию, трансформер на каждый ваш запрос пересчитывает с нуля весь промпт - системную инструкцию, всю историю разговора, ваш новый вопрос. Если в инструкции 10 000 токенов, а вы дописали 50 - она честно прогоняет вычисления по всем 10 050

2) Провайдеры поняли, придумали кеширование промпта. Если начало вашего нового запроса точно совпадает с началом предыдущего - модель не пересчитывает его заново, а берёт готовый результат из памяти. Те токены, которые "попали в кеш", стоят в 10 раз дешевле. Пример из документации OpenAI: https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-caching

3) Cache hit rate – это % токенов вашего запроса, которые удалось переиспользовать из кеша. 0% – ничего не сэкономили, платите полную цену. 90% – платите ~10% от обычного. Это и есть та переменная, которая отделяет AI-продукт со здоровой экономикой от продукта, который сжигает деньги / перепродаёт токены с минимальной наценкой

4) Правило большого пальца, чтобы попадать в кеш: то, что не меняется (статическая часть) – в начало запроса, то, что меняется/дополняется каждый раз (динамическая часть) – в самый конец. Звучит банально, но 90% команд кладут в начало системной инструкции текущую дату / ID сессии / метку из аналитики / цель (либо злоупотребляют вставками/плейсхолдерами внутри промпта) – и получают 0% попадания в кеш. Каждый запрос для модели выглядит «новым», даже если отличается на 10-20 токенов где-то вначале

5) Норма для хорошо спроектированного AI-агента – 80–90% cache hit rate. Claude Code (агент от Anthropic, на котором сидят разработчики) держит 92% в проде, и команда объявляет инцидент, если показатель проседает

Внутри скилла в папке references/ покрыты все основные провайдеры: Anthropic, OpenAI, Gemini, self-hosted, OSS-agents, а также бенчмарки по индустрии

Дети заявили что Санты не существует поэтому вести себя нормально не обязательно.

Сказал еще как существует. Теперь у него даже есть апка со статистикой, кто как себя вел и на какой подарок тянет.

GPT моментально нагенерил скринов фейковой апки, не то чтобы супер достоверно, но чтобы подглядывать в родительский телефон сойдет. Дети ведут себя отлично, собирают баллы для статистики.

Педагогика. Пользуйтесь.

Продвижение под нейросети будет дороже, чем SEO

У меня для вас две новости.

👉 Хорошая — большая часть того, что вы уже делаете в рамках SEO актуально и для GEO. 👉 Плохая — этого больше не достаточно. Чтобы бренд попадал в ответы ChatGPT, ЯндексGPT, Gemini и других ассистентов, приходится закрывать гораздо больше направлений.

Теперь продвижение требует системной работы минимум по пяти направлениям:

1) SEO. Базис. Без видимости в поиске вас просто не существует. Ассистенты не волшебники — им нужны источники.

2) Контент-маркетинг. Нужны не просто статьи, а регулярные, экспертные, заточенные под реальные вопросы пользователей и правильно отформатированные

3) Digital PR. ИИ определяет авторитетность по цитируемости. Значит, нужно попадать в обзоры, блоги, рейтинги, сторонние источники. Одним сайтом тут не обойтись.

4) ORM (репутация). Отзывы, внешние профили, комментарии на площадках. Ассистенты это видят. Репутация напрямую влияет на то, будете ли вы рекомендованы.

5) Позиционирование. ИИ должен понимать, кто вы как бренд: чем вы отличаетесь, какую ценность даёте, кому полезны и почему вас можно рекомендовать.

И здесь становится интересно: во что трансформируются SEO-агентства?

SEO-агентства обзаведутся пиарщиками и контент-командами? Или PR-агентства начнут нанимать SEO-специалистов?

Посмотрим, как будет развиваться рынок. Но очевидно одно: роль SEO-специалистов в команде усиливается — теперь они не только за видимость, но и за стратегию присутствия в нейросетях.

Попросил Google и ChatGPT порекомендовать «приложение для изучения английских слов с ИИ».

Специально запрашивал в инкогнито, чтобы не туннелить личным контекстом.

Нейронки уже выдают в рекомендациях мою прилагу. И это я ещё даже не начал прям упорото прокачивать GEO (Generative Engine Optimization — оптимизация под выдачу нейронок).

Да, есть, конечно, нюанс, что запрос «приложение для изучения английских слов с ИИ» довольно сильно туннелит нейронку в моё УТП. И я не уверен, что кто-то будет такое запрашивать 😱 В идеале нужно попасть в «посоветуй приложение для изучения английских слов», но это пока тяжело. Хотя уверен, всё получится — я себе на это даю целый год.

На самом деле я удивлён даже такому результату, потому что в материалах про GEO, которые я изучал, был такой пункт: приложение должно «отстояться» со временем — может быть, от года, чтобы оно считалось надёжным, а не приложением-однодневкой. Но, похоже, этот пункт не так уж актуален: я выложил прилагу 3 месяца назад, а разводящий лендинг с документацией создал вообще буквально месяц назад.

Кто недавно присоединился и не в теме, то я делаю свою аппку для изучения иностранных языков — ios и android.

Поставьте 🔥 если интересно будет подробнее узнать про GEO

🔊 Будущее интерфейсов – за голосовым вводом

Уже неделю активно тестирую приложение ChatGPT, и оно — супер.

💼 Да, и до момента релиза приложения существовали аналоги. Николай Давыдов даже написал, что несколько из них зарабатывали миллионы долларов в месяц. Но у меня всегда были опасения насчет них, потому что неизвестно как они хранят данные. Еще один важный фактор — раньше мне казалось, что для всех моих сценариев в ChatGPT нужна структура и ввод большого количества текста.

🎤 Неожиданно вместо переноса десктопных сценариев, приложение открыло для меня новые — все это благодаря голосовому вводу. Раньше мои попытки пользоваться голосовым вводом в iOS всегда заканчивались состоянием «проще ввести руками». Но тут другое — приложение ChatGPT использует технологию Whisper, и она распознаёт мой голос с точностью 99.9%. В результате можно просто расслабиться и начать наговаривать мысли.

🚶‍♂️Теперь я выхожу на утреннюю прогулку, создаю новый чат и прошу просто слушать мои мысли. После прогулки возвращаюсь домой и прошу структурировать их в четкий список. Также изменился процесс написания постов — я просто последовательно выговариваю все мысли, а в конце прошу их структурировать, использую это как основу.

🔮 Со связкой разпознания речи и больших языковых моделей мы приближаемся к будущему, где мы полноценно можем управляться одним голосом. Вот тут Дима Мацкевич в посте предсказывал, что будущие поколения уже будут обходиться без клавиатур. А я несколько месяцев назад накидал эксперимент, который позволял использовать «промпты» для любого интерфейса — поставьте реакций если интересно.

😎Pro tip: Майк Ян поделился хаком, как включить озвучку ответов от ChatGPT.

@prod1337

Opus 4.6 > GPT 5.4

🎉 Вот это да, 1000 подписчиков на канале

На днях нас с вами стала тысяча, чему я очень рад. Я рассказывал недавно про то, что моя мотивация вести канал — это обмен идеями и следование «принципу рычага». Но также правда, что подписки и ваши благодарности также бустят мою мотивацию. На фото подарочек от жены — спасибо, что приближали его получение!

Большинство присоединилось к каналу за 2 месяца и сегодня хороший повод поближе познакомиться. Я обновил закреп канала, добавил туда больше деталей о себе и агенстве, которое мы строим. Также там я веду каталог постов по категориям. Обязательно почитайте!

В каталоге постов уже набралось 30 штук и я понимаю, что не все готовы будут их изучать. Поэтому я взял сегодня инициативу и отобрал для вас три поста из прошлых месяцев, которые репостили чаще всего:

1. «Про голосовой ввод и интерфейсы будущего» — вдохновился качеством распознания голоса в мобильном приложении ChatGPT, рассказал про свои юзкейсы и сделал предсказание по поводу будущих интерфейсов.

2. «Как массовая эмиграция приведет к росту количества стартап фаундеров» — прорефлексировал свой опыт и смиксивовал его с идей Balaji из выступления в стартап-школе YC.

3. «Промпты — это новый язык программирования» — рассказал про одну из базовых концепций, на которой строится индустрия LLM-разработки, про которую я здесь постоянно пишу

❤️ Спасибо за реакции, репосты и комментарии. Впереди еще много открытий и инсайтов из мира AI, которыми я с вами буду делиться. Остаемся на связи!

«ChatGPT ТАМ ТААКОООЕ ВЫПУСТИЛ!!!» 🥇

Как вы, наверное, уже могли заметить — я не фанат того, чтобы постить здесь новости и развлекательный контент, этого и так достаточно в других каналах. Но я люблю постить то, что самому понравилось, что я точно буду юзать, и чем хочется поделиться (хотя уверен, что только ленивый еще не написал про это).

Короче, Вова из сикретдизайна там запостил, что чатгпт прокачал свою генерацию, и я пошел тестить. Генерить абстрактную фигню скучно, поэтому я попробовал на реальную задачу приземлить.

Взял морду Палли, которая уже долго живет с одной эмоцией «оууу маай» и подумал, что надо как-то еще разбавить его ухлымяющееся лицо. А вдруг еще ручки с ножками нарисовать надо будет? Потянешь такое, чатгпт?

Оказалось, что он прекрасно ест референсы и в такой задаче может полностью заменить иллюстратора. Достаточно нагенерить эмоций, прогнать через конвертер jpg → svg, а потом ручками поправить вектор. У меня еще изначально промпт с фоном был. Чат не умеет вырезать, но смог практически идентично сгенерить уже без него. Еще пытался персонажа нарядить в костюм спайдермена, но он три раза меня отфуболивал из-за интеллектуальной собственности. Рендеринг оборвался на 70% и я не успел заскринить. Там такой охуенный варик был, что ни один иллюстратор не повторит никогда.

Классный юзкейс. Я не иллюстратор и рисовать не умею. Могу только языком трепать и говорить машине, что мне нраица, а куда еще правочки внести надо (ну и чуть-чуть вектор подвигать тоже могу) 🤔

gm!!!

no-kyc карта с пополнением в крипте интересует?

или оплата gpt/claude подписок без банковской карты?

—

кажется в рынке появился новый tier-1 продукт, но из-за отсутствия эирдропа к нему совсем мало интереса, stay tuned!

Пентагон перестал сотрудничать с Antropic

Последнее время нас все чаще начали звать в газеты и "телевизор" по вопросам ИИ. Причем зовут обсуждать как ИИ влияет на политику, законодательство и даже войны — нас самих это интересует, ведь в том числе от этого зависит куда ИИ будет развиваться.

Вот тут нас позвали на RTVI и наш head of AI Стас Округ высказался об Antpropic и разрыве отношений с пентагоном и наоборот о дружбе с Open AI.

Посмотрите, наше честное мнение: https://youtu.be/JfvwXXvZJX4?t=2018

Бен Томпсон сегодня выкатил статью, в которой заявляет: мы не в пузыре. Аргументация хорошая, разберу.

Выделяются три парадигмы LLM. ChatGPT в 2022 — демонстрация возможностей, но с галлюцинациями и требованием agency от пользователя: ты сам должен понимать, зачем тебе модель, и верифицировать каждый выход. o1 в 2024 — ризонинг-модели начали итерировать над ответом самостоятельно, надёжность выросла, нагрузка на пользователя снизилась. А дальше — агенты в конце 2025: Claude Code с Opus 4.5, GPT-5.2-Codex.

И вот тут самое интересное. Прорыв оказался не в модели. Opus 4.5 вышел в ноябре 2025, и никто не заметил. А потом изменился harness в виде обвязки Claude Code и всё заработало совсем иначе. Агент управляет моделью, дёргает детерминистические инструменты, верифицирует результат без человека. По сути, все слабости первой парадигмы закрыты. Особенно, для верифицируемых юз кейсов типа кода.

Отсюда Томпсон вытаскивает два тезиса. Первый: агенты меняют экономику agency. Раньше для роста потребления компьюта нужен был массовый адопшн — каждый пользователь должен был проявить инициативу, но теперь один человек управляет десятком агентов. Для взрывного спроса на вычисления достаточно сравнительно небольшого числа людей, которые умеют формулировать задачи.

Второй — разбор value chain. Дедью из Asymco недавно написал, что Apple гениально поставила на коммодитизацию моделей: лицензировала Gemini за $1B/год вместо того чтобы тратить $100B на свою. Появится модель лучше — просто сменит поставщика. Побеждает тот, кто владеет клиентом.

Томпсон разбивает это по парадигмам. В эпоху чатботов Дедью был прав — базовые модели быстро стали достаточно хорошими и их можно было гонять локально. Ризонинг-модели уже создали проблему: им нужен быстрый компьют и огромные контекстные окна, Apple Silicon не конкурирует с облаком, но агенты ломают коммодити-тезис окончательно. Дифференциация теперь не в модели, а в интеграции модели и harness. Это не модульные компоненты, которые можно менять по отдельности.

А прибыль в value chain всегда течёт от модульных звеньев к интегрированным. Если агенты = интеграция модель+harness, то Anthropic и OpenAI — точки интеграции, а не взаимозаменяемые API-поставщики. Microsoft тому пример: заявляли model-agnostic стратегию с Core AI, но для Copilot Cowork были вынуждены интегрироваться с конкретной моделью и продавать это в бандле E7 за $99/seat.

https://stratechery.com/2026/agents-over-bubbles/

Я так долго рассказывал, как важно прокачивать мышление и насмотренность в мире AI, что бумеранг полетел в мою сторону в виде очень конкретного предложения.

Мои приятели из AI Mindset предложили мне пройти их большую Зимнюю лабораторию нового мышления в эпоху AI

Обещают 2 этапа: от подведения итогов года к трансформации мышления и созданию персональных ассистентов, ai-first процессов, новой версии себя.

С текущей версией меня мне, в целом, ок, но, как говорил Омар Хайям в режиссерской версии Терминатор 2: Судный День: совершенство — не предел. Поэтому, вот как это все выглядит:

1️⃣ context Edition (8-21 декабря) – закрываем год, собираем датасет и принципы работы. 4 live сессии + async работа с AI. – честно выгружаем 2025: факты, решения, ключевые события; – собираем всё в один «контекст», с которым дальше можно работать через AI – замечаем, что давало ресурс, а что выжигало – формулируем опоры на 2026: фокус, принципы, простые ритуалы, которые можно поддерживать вместе с AI-ассистентами.

2️⃣ main Lab (19 января - 16 февраля) – переносим ясность в практику: AI-ассистенты и процессы, спец. треки. 8 live-воркшопов + office hours + коворкинги Здесь не учат "пользоваться ChatGPT". Здесь строят инженерные системы для усиления интеллекта: → Prompt Engineering. Chain-of-Thought, Few-Shot Learning, Custom GPTs. Создание первых персональных ассистентов → Context Engineering: Управление контекстом: Obsidian + MCP + Claude. Автоматизация через n8n, Make. AI-агенты и workflows → Mind Engineering. AI для коучинга, рефлексии, персональных ритуалов. Трекинг привычек и целей с поддержкой AI → Life Engineering. От идеи до прототипа. Vibe-coding с Cursor, Windsurf, Claude Projects.

Участники отталкиваются от своего уровня (даже нулевого) задач. И с помощью менторов делают кастомные проекты. Примеры проектов с прошлых лаб: умный чат с личной базой знаний, AI-коуч с голосовой поддержкой, виртуальный языковой партнер, суммаризатор звонков и встреч.

📅 8 декабря - 16 февраля · 1 Demo day · классное комьюнити

Дальше, что думаю?

Лично меня привлекло: Obsidian, MCP, n8n и вайб-кодинг, эти слова меня окружают, но ничего из этого я лично не пробовал.

Но! Однажды в комментах мне написали: "Арсений Попов хуйни не посоветует" – теперь страшно что-то советовать. Репутация это ж как ключ к доверию, копию в переходе не сделаешь. Потерял и стоишь тыкаешь замерзшими пальцами в домофона холодные кнопки. Не факт что кто-то откроет.

Поэтому, на лекциях обычно я показываю слайд, там: дельфин, человек, неприятная ситуация. Ошибка выжившего. Знаете. Представили. Берите только то, что резонирует с вами.

И раз вы видите этот пост, значит вначале попробую на себе. Оценочные суждения будут потом. Прыгать ли со мной в этот вагон или поехать следующим поездом, решать как я понял можно до понедельника:

👉Детали здесь👈

Самая большая статья затрат любого бизнеса — это сотрудники. А самая сложная задача собственника — нанимать людей.

Благо сегодня можно нанимать намного меньше кожаных сотрудников и делегировать 90% AI.

IBM уже заменила почти 8000 сотрудников ИИ-сервисами. А «Яндекс» за счёт генеративных технологий увеличил выручку на 37% и пробил 1 трлн рублей. По прогнозам McKinsey, к 2030 году ИИ добавит мировой экономике 13-20 трлн долларов.

То есть вопроса, нужно ли внедрять ИИ, не стоит. Нейросети уже экономят 5-10 человекочасов на текучке вроде ресёрча, анализа, подготовки документов. Вопрос в другом: как настроить команду ИИ-ассистентов под свои задачи.

Как раз для этого у Академии Эдюсон есть курс «Нейросети и нейросотрудники для бизнеса».

За пару месяцев без всяких дедлайнов вы: - освоите ChatGPT, GigaChat, DeepSeek, Grok 3 и другие ИИ-инструменты; - научитесь делать видео-аватары, воронки, сайты, веб-приложения и чат-боты; - сможете настраивать ИИ для других или зарабатывать на консалтинге.

Короче, если хотите себе сотрудников, которым зарплату не плати, дай только поработать 24/7, вам это надо.

Доступ к курсу и обновлениям останется навсегда.

По промокоду ПИСАРЕВСКИЙ идёт скидка 55% и второй курс в подарок — оставляйте заявку здесь.

И приятный бонус: Академия лицензирована, поэтому вы сможете вернуть 13% стоимости обучения через налоговый вычет.

Реклама. ООО "ЭДЮСОН". ИНН 7729779476. erid: 2W5zFGNMt9w

Ну, вот и всё.

(Агент ChatGPT проходит верификацию, что он не бот)

итоги года от ChatGPT

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?

из ночных открытий

пасхалка ChatGPT подводящая итоги года, просто включите американский VPN и введите в новом чате:

show me my year with chatgpt

Дальше он даст следующее: - ваш год в стихах - три главные темы вашего года - вашу статистику чатов за год, свою прикрепил - ваш стиль общения - награду характеризующую вас - ваш архетип - ваш год как картинку - прогноз на 2026 как пожелание

и предложит спланирвоать следуюший год, выходные и тд. дальше все как всегда. Вообщем все, что необходимо знать, чтоб уже угомониться и спать.

Заменит ли AI продуктовых дизайнеров? 🛌

Тема, которая активно обсуждается в дизайнерских чатиках и зачастую сопровождается всеобщей паникой такого масштаба, что неосознанно сам втягиваешься и становишься частью этого невроза.

Вот мой прогноз и мысли по этому поводу:

1️⃣ Уже сейчас мы с помощью аишек можем редачим тексты, генерить гипотезы, графику для проектов и делать еще много чего. Сразу возникает вопрос, а когда машина начнет рисовать макеты? Плохая новость: уже начала. Хорошая: делает очень плохо.

Важный нюанс заключается в том, что моделям нужно на чем-то учиться. “на чем-то” значит на средней температуре по больнице. Можно представить, какой результат получается, если 99% (из пушки по воробьям) интерфейсов это второсортный шлак с древним UI и устаревшими шаблонными патернами.

Нейросети еще долго на мой взгляд не смогут воспроизвести уровень условно дринкита, додо, лавки, аирбнб и других тир1 продуктов. Если вообще смогут…

2️⃣ Все равно нужен будет человек, способный фильтровать и принимать решения. Человек с хорошим вкусом, скиллами в промптах, насмотренностью на data-driven решениях, пониманием контекста и бизнес-целей. Все эти запросы при хайринге дизов и сейчас есть, просто инструментарий поменяется.

Сильные продакты кстати тоже супер шарят за UX (у них настоящий data-driven, а не демо-версия, которую обычно дизам приносят в виде результатов экспериментов), но у них, вероятно, все равно не будет важных дизайнерских скиллов и «глаз». Они тоже в состоянии напромптить норм интерфейс, но утилитарный, без лоска и эмоций. А бороться за внимание пользователя это наше будущее.

В разработке история похожая. Появляются курсоры, гроки и другие тулзы, которыми без технической экспертизы реально накодить себе что-то рабочее, но по сути это процесс строительства карточного домика под шаманские танцы («ну, авось, нормально делает»), неустойчивая конструкция без технадзора со стороны. Джун для разработки плагина будет не нужен, а экспертный консалтинг да.

Это миф, что любой обыватель нажмет на одну большую красную кнопку и получит классный результат. Получит хрень полную.

3️⃣ Пришел к выводу, что джунам будет еще тяжелее 😕. Если раньше достаточно было знать фотошоп, чтобы устроиться, то сегодня порог входа в профессию стал кратко выше. А сейчас еще и рынок трясет чутка, многие компании режут косты, менее охотно набирают новичков и стажеров (это трата ресурсов с долгосрочной перспективой) и все более тех, кто может помочь заработать здесь и сейчас.

В будущем AI заберет на себя те задачки, которые обычно отдавали джунам, производительность и эффективность на одного человека вырастет, вакансий станет меньше. И здесь замкнутая петля получается: джунов не нанимаем и не растим, потому что сеньор со всем инструментарием сможет работать за пятерых → новых кадров на рынке не будет, так как им не дают вкатиться. Это я сейчас очень сильно утрирую, но тенденция вроде логично звучит.

4️⃣ Победят самые самые приспособленные ребята, готовые адаптироваться к новым инструментам, среде, контексту. Сегодня вы учите фигму, а завтра будете учиться собирать интерфейс в веб-среде из реакт компонентов. 😭

Про вайб-кодинг и пет-проекты

Последнюю неделю чёт с головой погрузился в Cursor и в качестве теста решил собрать tg-бота, который трекает сроки годности продуктов и присылает пуши, когда срок подходит к концу. Это моя боль — закупаю много продуктов и забываю про часть из них, в результате чего они просто портятся, и я всё это выкидываю.

Добавлять продукты можно голосовухой (интегрировал под капот ChatGPT), фоткой QR-кода / штрихкода продукта (подтягиваю из базы честного знака и ещё откуда-то) и обычным текстовым вводом. Пытался максимально добиться быстрого и автоматизированного добавления продуктов в список, потому что это супер крит, как мне кажется.

Думал ещё закинуть какую-то доп. ценность — например, рекомендации для следующих закупок или идеи для готовки блюд на основе имеющихся продуктов. Ну короче, гипотез для масштабирования много, но я пока подзабил — да и вообще делал это чисто для теста, чтобы пощупать возможности.

Не буду расписывать тут, что мы живём в уникальное время, и что можно навайбкодить за вечер, и бла-бла. Просто скажу, что, кажется, приближается эпоха маленьких команд в мире стартапов и возрастающей востребованности t-shape-спецов. Очень рекомендую поделать что-то в этом направлении, хотя бы потому, что базово будете лучше понимать продуктовую раработку. А вообще, такие штуки уже сейчас вполне уверенно можно использовать для создания прототипов — когда нужно быстро показать идею и собрать фидбек.

Бота я пока не деплоил, но если будет сильный интерес и наберем 100 лайкосов — опубликую, чтобы он работал 24/7 и зашерю вам.

Ну и делитесь своими успехами, конечно, если тоже что-то пробовали.

OpenAI запустили приложения внутри ChatGPT

▹ Приложения живут внутри диалога: пользователь пишет, модель вызывает нужное приложение, а результат приходит в виде ответа и встроенного приложения ▹ Под капотом MCP‑сервер + UI в виде реакт-компонентов. ▹ Мы получили новый рынок: 800млн. пользователей ChatGPT

👉 Каждому современному бизнесу в мире уже такое надо.

▹ Apps SDK уже доступен: можно сегодня начать разрабатывать вайбкодить MCP‑сервер, а "позже в этом году" отправить на ревью в каталог приложений OpenAI.

App Store для самого популярного телефона вышел в 2008. Apps для самой популярный ИИ вышел в 2025.

КСТАТИ в пятницу НЕ буду стримить как вайбкодить аппки для самой популярный ИИ 👹