Gemini vs Claude

Как завайбкодить видео?

Сегодня наткнулся в X на то что Remotion (не знал раньше об их существовании; если коротко - челы давно позволяют делать видео через код) выпустили буквально на днях скиллы для кодинг-агентов.

Пошел пробовать и в итоге потратил примерно час на то что вы видите. Видел что люди показывают более топовые результаты и за несколько минут, но мне важно было чтобы он использовал мой брендбук.

По сути - все просто: 1. Устанавливаете скиллы в папке нужного проекта или на user scope:

npx skills add remotion-dev/skills

2. Заходите в своего кодинг-агента (я юзал Claude Code) и просите его заюзать этот скилл и сделать нужное вам видео. 3. Далее - npm install, npm run dev и все готово 4. Откроется в вебе их студия редактирования где можно нажать R и срендерить видео в mp4

Другие классные рефы из X: https://x.com/llmjunky/status/2014057607544078570 https://x.com/sandraleow/status/2013908334693527632

Делитесь тем что получилось в комментах и кидайте свои промпты/хаки 🙃

@atlfreedom

Режим Auto в Cursor неожиданно хорош, и просрать за 3 дня всю квоту на Opus уже не так обидно. Но впредь буду экономней, учитывая что Auto мод вывозит. То есть схема такая - Plan - Opus 4.5, Build - Auto. При этом основной мой рабочий вариант — это Claude Code с GLM 4.6. Но он может только с Auto конкурировать. Opus его в одну калитку выносит, что логично по количеству параметров :)

начал общаться с агентами на русском. раньше я все промты писал на английском. мне субъективно казалось, что так и результат лучше + токенов тратится меньше

может, это и было правдой для прошлых моделей, но для gpt-5.2 и opus-4.5 - вообще не вижу разницы, на каком языке писать команды

зато вылез неявный бонус: на русском я думаю быстрее и формулирую точнее. в каких-то малочастотных словечках, кмк, реально упаковано много смысла. а такие тонкие выразительные слова на английском я знаю плохо - и пока их подберешь, уже половину мысли теряешь

про токены: да, русский обычно разбивается на большее число токенов. но для кодинг-агентов это не проблема, потому что на русском у тебя только инпут и чат-аутпут. все остальное (контекст, thinking, аутпут-код, tool calls, системные промпты) делается на английском - и именно эти части сжирают подавляющую долю токенов

Как продать то, чего ещё нет? эксперимент №0: старт личного блога в 2026.

1) Идея

1 января — новое начало. Я решил запускать личный блог, но не “блог ради блога”, а сразу проверить маркетинг и гипотезы.

Проблема: канала нет, контента нет. Как проверить спрос за 24 часа?

Ответ: фейкдор. Это не про обман — это про проверку: готов ли человек сделать следующий шаг (бот/заявка/ожидание), прежде чем я потрачу недели на контент.

Гипотезы: 1. Бот-конверсия работает даже когда “продукта” ещё нет (есть только обещание/намерение). 2. Рефералка ускоряет рост, если есть ценность. 3. Бот лучше канала для retention (можно возвращать людей).

2) Реализация (3 часа)

→ Voice с ChatGPT: за 30 минут собрали воронку. → ChatGPT сделал промпт для Claude Code + тексты. → Claude Code закодил бота → залил на сервер.

3) Запуск

Почему бот и заявка, а не “по-нормальному”? Потому что цель — маркетинг: воронка → метрики → выводы. Канал здесь — “продукт”, а бот — тест.

4) Результаты за 24 часа

1600+1700 показов в посевах → 220 активаций бота → 82 заявки в канал. 26 активаций — реферальная система.

Выводы: 1. Без value люди отваливаются — но бот позволяет догревать и возвращать. 2. Можно собрать больше, но в личный блог хочу фильтровать аудиторию до “единомышленников”. 3. Рефералка не спасает пустой оффер.

5) Что дальше и о чём канал

Фокус: B2C + заметки дневника (идеи → запуск → цифры → выводы). Дальше буду запускать мобильные/веб-апки, тестировать web2web/web2app и пентестить маркетинг уже на реальных пользователях, а не на подписчиках (но это не точно) 😁

И да: под проекты иногда нужны люди. Два критерия: AI Native и Marketing Native. Если ты из таких — ты по адресу 👋

Мы с коллегой потратили 80-100 часов на приложение. Claude Code создал его с нуля за 5 часов — автономно. Результат лучше оригинала.

В прошлом году мы мы с коллегой за несколько месяцев написали приложение Scriptantino — AI-ассистента для сценаристов. Если посмотреть по git-истории, то наше приложение составляет 268 коммитов, в нашем случае, это примерно 80-100 часов чистого кодинга. Плюс встречи, обсуждения архитектуры, переписка с клиентом — это не я даже не включал в расчеты.

На праздниках я провел эксперимент. Взял Claude Code, дал ему детальную спецификацию нашего приложения (просто маркдаун файл) и попросил написать всё с нуля. Использовал технику Anthropic для автономных агентов: агенты работают через несколько сессий, каждый читает заметки предыдущего, делает одну фичу, тестирует, коммитит, оставляет артефакты для следующего. И так — N итераций.

Результат Claude Code: около 10 сессий, 5 часов от спецификации до деплоя полноценного приложения на Vercel. Ноль ошибок (!)

Самый безумный момент — это смотреть, как агент тестирует приложение через браузер. Открывает UI, кликает по кнопкам, заполняет формы, делает скриншоты, проверяет что всё работает — и обновляет список фич. Гифка перед постом.

Приложение, которое собрал агент, работает лучше нашего оригинала. Фича с артефактами — плавнее. Всё приложение — быстрее. Думаю, Клод Код принял лучшие архитектурные решения.

Но если честно, я не смотрел код. Мне достаточно, что все работает и полностью протестировано.

Я ни разу не открыл редактор кода (пока, Cursor). Только терминал. Несколько месяцев назад этот эксперимент бы провалился. Сейчас все работает стабильно.

И вот о чем я думаю.

Андрей Карпати, бывший глава AI в Tesla, один из основателей OpenAI, недавно написал, что чувствует себя "отстающим". Человек, который буквально строил эти системы, говорит, что не успевает за тем, что они теперь умеют.

Если он чувствует себя отстающим — это сигнал, к которому стоит прислушаться.

2026 год — год полноценных power laws, даже я не понимаю, как все развивается с такой скоростью 🤡

тем временем Клод: попросил поставить ему дизлайк, чтобы на мой фичреквест точно обратили внимание его разработчики.

Реальные кейсы применения AI для вдохновения (2/3) Поделюсь еще парочкой классных кейсов. 3. Анна Шигарданова из Zalando: Claude Subagents как виртуальная dev-команда

Аня создала виртуальных разработчиков через subagents в Claude: 🔵 Frontend, Backend, ML, код-ревьюер; 🔵 У каждого свой системный промпт, контекст, инструменты; 🔵Один человек оркестрирует всех.

Результат: фичи, разработка которых тянулась несколько недель, теперь делаются быстро. Но сама Аня подчеркнула, что это больше подходит для легких/средних задач.

Аня прямо сказала: в их команде джунов нет, компании нанимают опытных людей для оркестрации агентов.

И я вижу этот тренд, где большая команда заменяется парой людей, которые хорошо владеют AI. У нас в dashly это работает так же. Например, в продукте. Раньше нужен был дизайнер для прототипов. Сейчас я с Notion агентом + Lovable делаю то же самое один.

Но (и это важно) это работает, потому что я знаю, что нужно. AI не заменяет экспертизу, он усиливает ее. Плохой продакт с AI сделает плохой продукт быстрее:)

4. Сева Устинов из Elly Analytics: Cursor как AI-операционка для всей компании Сева показал, как использует Cursor не для кода, а как универсального агента для компании (30+ человек).

Что подтягивается в Cursor: - Репозитории (только чтение для команды) - Документация по продукту - Product vision, roadmap, конкуренты, юзкейсы - Встречи (транскрипты из Fireflies) - Переписки с клиентами - Таски из ClickUp - Личная CRM

Как это работает: - Голосовая команда: "Найди встречу BMA, создай карточку пресейла, подготовь follow-up" - Cursor делает это за пару минут

Результат: любой сотрудник может задать вопрос про продукт/клиента, получить анализ, черновик письма быстро и без вовлечения других людей.

Мы с командой делаем похожую штуку в Notion — унифицируем весь контекст компании в одном месте.

Зачем? Проблема в том, что у каждого члена команды свой кусок контекста: - У продакта — в голове + в Notion - У маркетолога — в ChatGPT + в табличках и доках - У сейлза — в CRM + в переписках

А качество работы AI сильно зависит от того, какой контекст ты ему дал.

В общем, дико рад, что вписался в это лайв, потому что это сильно расширяет носмотренность и дает новые идеи, как можно упростить жизнь себе и команде с помощью AI.

Своим выступлением не очень доволен (мало уделил времени на подготовку), поэтому в третьей части подробнее расскажу про наш кейс использования AI агентов в Notion:)

Почему ИИ это хайп и шляпа

Выручка Anthropic выросла с $1B до $19 за 14 месяцев (предыдущий рекорд Zoom: с $0.3B до $2.6B за ~12 мес в COVID)

OpenAI поднял $110B в прошлом месяце (предыдущий рекорд Saudi Aramco IPO = $29.4B в 2019, а тут даже не IPO)

NVIDIA инвестировали $30B в OAI + $10B в Anthropic (весь рынок VC в Европе = $30B)

CapEx MSFT, META, GOOG, ORCL уже составил ~$690B в 2026 (тратят за один год больше, чем 2 лунных программы, которая длилась 11 лет, в сегодняшних долларах)

Глобальные траты на ИИ $2.5 трлн в 2026 (примерно равно ВВП Франции)

Claude Code за год вырос до $2.5B run-rate (примерно равно всему рынку IDE-инструментов до AI)

Вчера на GTC Jensen показал, что у NVIDIA $1T спроса на вычисления в след году ($620B система хайвеев в США)

так что пузырь, расходитесь, срочно

Насколько сложно освоить вайбкодинг/AI-Coding?

Я на самом деле не очень разделяю эти понятия тк для меня это одно и то же, но есть закрепившееся мнение в комьюнити что это все-таки разные скиллы. В чем между ними разница?

Вайбкодинг: Привет Cursor, сделай мне бота который будет транскрибировать мои мысли

AI-Coding: Изучи внимательно документацию проекта, обрати внимание на `some_file.py` и составь детальный план по реализации этой задачи в plans/

На самом деле (как по мне) - это лишь уровни сложности. Они берутся от необходимости. Если ты продакт-менеджер и твоя задача - быстро собирать простые MVP или просто поиграться с рабочими инструментами - вайбкодинга за глаза. Если ты разработчик (да или тот же продакт, но чуть более технарьский или хочешь таким стать) - тебе нужно освоить некоторые практики/системы и применять их в ровно тех же инструментах которые используют вайбкодеры.

К чему это я? Инструменты - для всех одинаковые (Cursor/Claude Code/Codex/другие CLI/плагины), разница - лишь в подходе. А освоить подход - дело поиска нужной информации и времени на ее освоение, ну и практики конечно же.

В какой момент мне нужен AI-Coding? Вопрос с разными ответами для каждого из вас. А что вы хотите? - телеграм-бот который будет мне присылать какие-то напоминания/какие-то мувы с ИИ-шкой делать -> вайбкодьте - web-app тулза для трека доходов и расходов (для личного пользования) -> вайбкодьте - сервис (не важно - web/tg) на 1к DAU с многопоточной LLM-обработкой входящего текста от юзеров -> изучайте AI-Coding

Нет какой-то четкой формулы, но по своему опыту могу сказать -> что это ощущается (нехватка скиллов). Если у вас что-то падает/ломается/долго не получается а вам это РЕАЛЬНО НУЖНО -> изучайте AI-Coding.

Как его изучать? Да самое банальное -> читать каналы комьюнити (Рината, Валеру, Тимура и других). Там очень много интересного для себя можно подчеркнуть. Еще можно пойти ко мне на пратикум (но пока нельзя 🥲).

В комментарии оставлю ссылку на тг-каналы которые читаю сам, можете подписаться) Надеюсь этим постом ответил на вопрос многих и разъяснил разницу между этими двумя терминами.

А отвечая на изначальный вопрос -> как по мне, вообще не сложно, главное - желание)

@atlfreedom

Claude Code Swarm

В интересное время живем. Ложишься спать - еще не все сабагентов освоили, просыпаешься - тут уже новую архитектуру какую-то раскопали энтузиасты.

У Рината в канале есть видео и в целом для меня его пост стал первоисточником.

Я же хочу сказать - что я затестил. В репо https://github.com/mikekelly/claude-sneakpeek есть инструкция по тому как установить.

Не переживайте, это не перезапишет ваш основной CC, это параллельно установит другой пакет и можно будет поиграться.

Обожаю допрашивать сам Claude Code на тему рассказа об его фичах. Пока ни разу не подводил. Так что на скрине можете увидеть как он сам объясняет фундаментальное отличие от сабагентов)

Я запустил в Swarm режиме аудит безопасности некоторых частей системы своей платформы для практикума. В целом - остался доволен) Пока скорее не до конца понял киллер-фичу (а мне кажется это что-то такое) и как сказал Ринат - не факт что в таком виде это войдет в ближайший апдейт CC, но выглядит впечатляюще.

Буквально наблюдаешь как лид-агент управляет другими, дает им задачи в лайве, получает апдейты, отправляет им какие-то сообщения. Что-то в этом есть)

@atlfreedom

на последней сессии с @sashamakarova разгоняли, как может выглядеть коучинг/терапия в будущем. сошлись в том, что модели уже сейчас хороши в этом деле, а со временем будут становиться только лучше

однако есть большая проблема: ии изначально ничего про тебя не знает, чтобы эффективно помочь с твоей проблемой. поэтому проблема ии-психологов не в моделях, а в контексте про тебя самого.

среди знакомых и друзей я слышал несколько способов создания контекста для self-терапии через ии: 1. написать простыню текста про себя - не работает. нужен внешний взгляд и вопросы, которые ты себе задать не можешь

2. попросить ии тебя проинтервьюировать. я лично такое пробовал. у меня за час интервью годного контекста для будущих сессий не получилось, я все выкинул

3. записывать аудио всех сессии (если они проходят онлайн) -> делать транскрипты -> суммаризировать -> поверх этого контекста общаться с ии. самый рабочий вариант из всех

4. (напиши в комменты, как ты это делаешь)

——

что придумала @sashamakarova... она предлагает за короткую 2ч сессию-интервью эффективно собрать такой контекст, чтобы дальше было легко (и дешево) работать самостоятельно с ии

продуктово звучит топово, тк это катастрофически удешевляет коучинг/терапию (платишь только первую сессию) и делает их доступными всем. поэтому решил поддержать сашу в такой инновации и репостнуть! возможно кому-то с моего канала будет полезно

Юридический экспереримент с AI: полевой отчёт

Последние две недели я решаю одну задачу, и параллельно делаю эксперимент: два AI-агента в клод-коде, один ресёрчер юрист, второй кросс-чекер юрист. Задача - проверить набор налоговых утверждений, который мне прислали кожанные юристы подрядчики. Я подчеркиваю, проверить набор конкретных, верифицируемых, утверждений с правильным ответом. Не философия, не мнения, а факты и цифры: ставка такая-то, закон такой-то, дата такая-то.

Результат: 12 утверждений, два агента (Opus 4.6), веб-поиск, перекрёстная проверка. Чистый "ок, можно использовать" четыре из двенадцати. Ещё несколько "correct but narrow", то есть формально не врёт, но недоговаривает так, что на практике принимаешь неправильное решение. Остальные — от устаревших данных до прямых ошибок.

Ошибки распадаются на два класса. Первый устаревшие факты. Агент уверенно цитирует закон, который уже отменили. Второй класс, неправильная интерпретация. German 70% - это не штраф, а стандартная формула налогообложения. NL Box 3 - ставка 6%, не 7.78% и тд. Агент прочитал источник, но понял его через свою модель мира, а не через контекст документа. (Сейчас, кстати, построение модели мира агентов - это отдельная гонка)

Но к чему я это все. Мы делаем ровно то же самое, когда читаем новости через призму своих убеждений. И вот что меня по-настоящему зацепило: кросс-чекер, второй агент, чья единственная работа ловить ошибки первого, подтверждал неправильные ответы. Это anchoring bias в чистом виде, когда проверяющий видит уверенный ответ, он ищет подтверждение, а не опровержение. Знакомо не так ли?

Напомню: это задача, где есть правильный ответ. Не "порассуждай о смысле жизни", а "какая ставка налога в Нидерландах по Box 3". И даже здесь две трети ответов нельзя использовать без ручной проверки, или десятка повторных прогнов.

А теперь экстраполируем это на всё на темы, где правильного ответа нет в лоб - стратегия, инвестиции, медицина. Или петли обратной связи так далеко, что нам будет сложно проверить это сразу, или даже за пару месяцев.

Но вот что забавно - это ведь не только про AI. Люди производят тот же слоп, просто на другом уровне. Целая нью-эйдж индустрия построена на том же баге: берёшь красивую мысль, она резонирует с тем что хочешь услышать, проверять неприятно или муторно - и вот ты уже живёшь в модели мира, которая ни разу не столкнулась с реальностью. "Вселенная изобильна, просто разреши себе принять" - звучит как prompt injection для лимбической системы. Тёплый тон, уверенный слог, который обходит критическое мышление именно потому, что не хочется его проверять. Но так приятно откинуть всю эту сложность и недвойственность мира, все эти противоречия, и просто растворится в одном простом утверждении о мире. Теперь наконец все понятно. Пошел пить свой лавандовый раф. Разница между AI-слопом и human-слопом только в скорости производства. Механизм один: генерация без проверки реальностью.

Вывод в том, что проверка реальностью - это не "спроси второй раз". Настоящая верификация — это выстроенная методология, другие источники, другой угол атаки, также как с людьми, чеклисты, фреймворки, kpi, аудит, и циклы обратной связи. Я делал стартапы, даже если собрать много умных людей в один проект, показать им направление, и сказать - а теперь придумайте продукт и заработайте мне много денег - без выстроенного процесса, и чего-то еще почти магического и неуловимого - они обречены плодить слоп, я знаю, я пробовал. Поэтому я люблю науку, а шаманов уважаю: репликация эксперимента другой командой, другим методом. Хотя, конечно, свадьба души и рассудка - это отдельная песня.

Продвигаемся в выдаче AI/LLM 🧬👩‍💻

У меня есть секрет:

На самом деле, я провожу воркшопы, в которых собираю практические методы достижения результатов не столько для того, чтобы поделиться с окружающими, а в большей степени, чтобы использовать внутри своих команд и продуктов 😁

Моя работа как фаундера заключается в поиске новых возможностей, погружение в рынок (и клиентов) и создании стратегии, чтобы мотивировать команды на движение в новое неизвестное.

Собрать это всё в единую стратегию, инструкциям, кейсами и актуальной практикой оказалось на редкость удобным внутренним инструментом менеджмента!

→→→

Сегодня мы в Flowmapp через первую итерацию подходов, собранных в воркшопе, заапрувили вторую волну из 7 новых идей.

Надо хакнуть мозги ChatGPT, Perplexity и Gemini!

➡️ WORKSHOP: GEO/AIO → Оптимизация сайтов, продуктов и сервисов под рекомендации AI

Присоединяйтесь к нашему коммьюнити и воркшопу — вчера к нам залетел юбилейный 111-й участник 🎉

https://github.com/severity1/claude-code-prompt-improver нашел такую штуку, по ощущениям с ней claude code умней стал

я больше не дизайнер

в последнее время я практически не открывал фигму. наша команда (orb) полностью перешла на Claude Code (CC) и наша цель превратить orb в открытый интерфейс ('open interface') где каждый может на вайбкодить что угодно и подключить к orb.

например, за последние три дня я: • разобрался как работает СС и подключился к нашему github • собрал полностью рабочий сервис для поиска и просмотра постов с возможность ии поиска и ранжирования (назвал эту штуку Orb Explorer, на этой неделе релиз) • подключил возможность sign in-на с orb

вся эта движуха с claude code все еще супер гиковая (судя по опросу в моем канале) и это круто осознавать себя на фронте этого всего

мы хотим создать удобные инструменты (как плагины) от orb, используя их каждый сможет например переделать UI, или поменять алгоритмы ленты под себя и все что угодно.

задача нашего фаундера сделать так, чтобы каждый из нашей команды билдил продукты и это очень круто

кстати, вам было бы интересно если бы я сделал видео-уроки или групповые занятия на тему: designing products with CC ?

Реальные кейсы применения AI для вдохновения (1/2) На прошлой неделе был на AI буткэмпе у Макса Епифанова. Слушал, как другие компании внедряют AI. Ну и сам рассказывал, конечно. Хочу рассказать несколько зацепивших меня кейсов, которыми делилилсь ребята.

1. Макс Епифанов (TripleTen): AI решает спор между маркетингом и продажами Проблема классическая — маркетинг пригоняет лиды, продажи говорят "это мусор".

Ребята подключили Glyphic + Gemini 2.5 к HubSpot. Теперь AI анализирует ВСЕ звонки с лидами и по словам оценивает: - Платежеспособность - Мотивацию учиться

Результат: 80% точность в определении целевых/нецелевых лидов.

Очень классный способ добиться объективности и при этом сэкономить время команды. Недавно писал пост про аналитику звонков, поэтому мне сильно отозвалось то, что делают ребята в TripleTen. Мне кажется, это очень классный способ более эффективно работать с лидами и при этом разрешить этот вечный конфликт между маркетингом и продажами.

2. Дарья Щурик @ Greeneration: персонализированные отклики на вакансии с помощью n8n

Даша показала классный воркфлоу, как можно фильтровать подходящие тебе вакансии на LinkedIn и кастомизировать свое резюме под каждую.

Тратишь 4-5 часов на настройку, а потом это превращается в конвейер.

Да, поиск работы мне неактуален, но это идеальный пример того, КАК надо делать AI-инструменты.

Не просто просишь GPT переписать свое резюме под вакансию, а создаешь слаженную машину от сырых данных до готового результата. С четкими критериями, структурой, повторяемостью. Невероятный кайф 🔥

📌 А полную запись лайва (и записи вообще всех дней буткэмпа) можно забрать в канале Макса.

Вам знакома эта боль? Говорят тогда Claude ввел более жесткие лимиты..

Там передают акции IBM свалились после того как Антропик протестировали в Claude COBOL

Эти артефакты из темной эры технологий боялись трогать даже в прекрасные 90е-00е, потому что цена ошибки слишком высокая. Но похоже новое поколение их добьет.

IBM, в свою очередь, нужно было не щелкать носом, а возглавить. Но голубой гигант стал какой-то совсем старый.

✨ Как люди используют AI каждый день — 30 примеров

Разговоров об AI очень много, медийный фон просто зашкаливает, поэтому втройне интересно понять, а как же дела обстоят на самом деле.

Я провел в Твиттере микро-опрос своей аудитории, чтобы выяснить реальные (и полезные) кейсы применения AI в ежедневной рутине.

145 людей поделились своим опытом.

Вот самое полезное / интересное / применимое на мой взгляд:

— Разработчики генерируют код (Claude Code, Cursor, Lovable, etc.) — Заметки с Zoom звонков — Генерировать идеи для нового контента — Делать deep research, маркетинговые исследования и репорты рынков — Фотографировать этикетки на продуктах в магазине и спрашивать у ИИ: состав, ЖБУ, полезны ли они или содержат вредные добавки — Создавать и редактировать тикеты и просить приоритизировать задачи на день для проджект менеджмента — Переводить Рилсы и ТикТоки в текст (speech-to-text) — Просить AI прочитать лендинг и дать рекомендации по улучшению текстов — Делать summary длинных email'в — Работать с текстом (перевод, стиль, пеерефрах, исправление ошибок, выжимки и пр.) — Психологическая поддержка через разговор с AI — Генерация изображений 🍌 — Оспаривать собственные решения, обсуждая альтернативные мнения — Автоматизация напоминаний о встречах и делах — Обучение и глубокие знания об интересующем предмете — Анализ результатов работы рекламных кампаний — Голосом записывать идеи в черновики, чтобы не забыть (про бизнес, контент) — Собеседник для брейншторма — Задать вопросы по настройке любой техники (чтобы не читать инструкцию) — Просто использовать вместо Google — (нельзя не заметить, что весь LinkedIn на 90% засран AI постами и комментариями) — Просить читать статьи и выбрать для тебя лучшие — Анализировать таблицы и получать инвайты из этих цифр — Вести философские беседы — Просить советы по маркетингу — Превращать обрывочные заметки в стройные тексты — Генерировать варианты для переговоров и разрешения конфликтов, — Создавать быстрые презентации для визуального объяснения чего-либо — Решение любых образовательных задач (видимо это студенты) — "Делать всё" — Фотать содержимое холодильника и получать рецепты для имеющихся продуктов

Вот так люди используют.

Browser Company (Dia, Arc) сманил лид дизайнера Safari

Вдогонку Джош Миллер, основатель, выкатил пост, про то, как меняется подход к дизайну в компании. Самое главное — владение Клод Кодом это принципиально важный новый навык. "AI-фанбои производят в твиттере слишком много шума, но эта штука — реальная. Если вы не начнёте как можно скорее работать с Клод Кодом как основным инструментом, ваша команда отстанет (как отстали те, кто не сделал ставку на полноценные мобильные приложения в начале десятых)". Общая идея такая: у нас стартап, поэтому наши дизайнеры должны отправлять пулл реквесты, непрограммисты — прототипировать и пробовать свои собственные идеи, а программисты — иметь возможность быстро экспериментировать с новыми подходами без ущерба основной работе.

Второе и главное — они запускают позицию "Дизайн продюсера", который будет координировать работу их разных дизайн лидов, и состыковывать её с другими функциями в компаниями (видимо, как раз ai-направления). Я вообще говоря думал, что это называется "Артдиректор", но видимо подразумевается, что это какая-то более интегральная роль. Вообще браузер компани очень симпатичные, жаль, что исследователей они особо не ищут.

https://x.com/joshm/status/2009705767490990418