Gemini vs Claude

Контент про успешный AI лезет вообще отовсюду: рилсы, ТГ‑каналы, соцсети, подкасты. И каждый день одно и то же.

Смотрите, как круто AI делает это! А вот тут новая моделька!! А вот этот инструмент вообще must have!!!!!!!!

И ты постоянно дергаешься: Так, надо попробовать вот это. И вот это. И еще вот это. О, вышло новое… сейчас настрою.

А может вообще купить mac mini, поставить на него джарвиса, воткнуть в грудь и улететь к чертям.

Только настроил себе все удобно в ChatGPT 5, сделал персонализацию и вроде выдохнул. А тут обнова у Gemini и надо попробовать Gemini. Потом n8n. Потом Claude. Потом Codex.

Везде есть что-то крутое. И все доступно. И ты носишься со всеми этими инструментами, потому что вдруг упустишь что-то реально прорывное.

Это отнимает КУЧУ энергии и ломает фокус. Потому что внутри постоянный шум: Они быстрее. Они круче. Они уже делают AI на AI для AI.

Плюс, конечно, накрывает экзистенциально: Может, уже все упущено? Через год B2B SaaS вообще никому не нужен будет, зачем мы это делаем?

И тут самое противное: полностью отмахнуться от этих мыслей нельзя. В них есть часть правды.

НО

Мне кажется, единственный рабочий выход — принять ограничения.

Выделить немного времени на исследование (чтобы держать руку на пульсе), а дальше делать свой продукт. Не пытаться успеть все, а двигаться по своей колее.

И самое важное: отъебаться от себя.

Что было сделано Давайте очень коротко.

Проект был в режиме стартапа.

Небольшой pre-seed от фонда, идея и название Jazzylea. Репутация, нетворк и горящие глаза Марии Сёмушкиной.

Моя роль: концепция, стратегия, финансирование, организация процессов, продажи, инфраструктура. По пути я множество раз обращался за помощью к ребятам в моём коммьюнити.

Дальше по пунктам

1. Подсветил основные риски: рынок фестивалей Британии насыщен и поделен, нужно было максимально контрастное позиционирование.

Модель продаж конечным потребителям имела проблемы с маржинальностью из-за относительно низкой цены билета, нужно было найти устойчивую модель продаж.

Фестиваль важно питчить на понятном для спонсоров языке, попадая в их корпоративные интересы, нужно было найти способ соединить между собой арт и бизнес.

2. Настроил инфраструктуру. Создал one-pager фестиваля и Gemini и ChatGPT ботов с основными инструкциями. Все письма, презентации, транскрипции встреч и брейнштормы шли через этот канал. Помогло и ускориться, и повысить системность работы.

3. Провел ресерч рынка, конкурентов, ценовых моделей, потребностей игроков, изучил культурный контекст Британии, повестку. Выявил основные риски и начал брейншторм вариантов и обходных путей.

Мне было критически важно найти стратегию, которая позволила бы проекту проверять сразу несколько ставок одновременно. Конечно, это повышало сложность презентаций, но позволяло получать в разы более глубокий и разнообразный фидбек.

Так, раз за разом, мы калибровали продукт и пересобирали его из отдельных модулей и концепций.

4. Выкрутил концепцию фестиваля до женщин лидеров и rising stars. Это работало и на личную стратегию расширения нетворка, и повышала ценность фестиваля.

5. Позднее нашел дополнительный ход с позиционированием главных артисток как culture-предпринимательниц в гиг-экономике, что дало выходы сразу на три сегмента: High Net Worth, SMB и GenZ.

Это очень противоречивые сегменты, поэтому это само по себе уже искусство. Что позднее подтвердилось при повторном питче фестиваля для спонсорства VISA.

6. Создал модель продаж при которой фестиваль является частью пакета годовой культурной программы поддержки женского лидерства в корпорациях. В процессе Мария предложила организовывать встречи артисток с сотрудницами компаний на дополнительных площадках.

Я выкрутил идею до Artist Interventions — выступления в офисах. Именно этот формат сейчас приглянулся руководству О2.

7. Придумал как превратить фестиваль в культурное событие международного уровня — через дополнительные ассет в виде создания документального фильма о женском лидерстве.

В будущем это помогло создать дополнительные точки интереса и соприкосновения с потенциальными клиентами. И, разумеется, ценность для маркетинговых отделов.

Предварительно договорился с дважды номинированном режиссере о сопровождении съемок.

8. Организовал работу группы волонтёров из 14 человек. Так мы ускорили процессы создания презентаций, лидогенерауции, аутрича в линкедине, сборки печатной продукции.

Ребята подстраховали в самые тяжёлые моменты работы и я уверен, что без их поддержки и веры в проект я бы не справился.

9. Еженедельно поддерживал в организации звонков, подготовке к переговорам, презентовал концепцию, собирал фидбек, проводил ретроспективу и внедрял изменения. Готовил коммерческие предложения. Вел переговоры с площадкой, добился разбивки платежей и избежал грабительского процента с продажи билетов. Лично общался с топ-менеджментом Visa, Mastercard, O2 и пр.

10. Сформулировал стилистику бренда, основные графические ходы презентаций, логотип.

Важно было сделать дизайн так, чтобы он создавал впечатление выдержанного продукта, при этом не попасть в категорию колхозного люкса.

Презентация много раз проживала различные метаморфозы и по итогу у нас сформировалась модульная струткура для HR/Marketing/CSR/PR-отделов. А также отдельная концепт-презентация для VISA.

Получилось дорого.

Сегодня ваших сэйлзов мотивирует Тони Роббинс (Попробуй за 5 минут)

Поднимаем боевой дух команды на раз-два.

1. Идем в Claude (или ChatGPT) и пишем:

Ты Tony Robbins - мастер мотивации. Я предприниматель, владелец сети спортзалов. Сегодня 7 июля. Напиши свою самую сильную речь на 200 слов, которую я могу отправить своим сотрудникам, чтобы мотивировать их лучше продавать полугодовые абонементы в зал (у нас появились новые реформеры и мало народу по утрам). Зажги их на действие!

2. Копируем ответ в чат команды.

Повторять можно хоть каждый день.

Что ответила нейросеть (Claude) — по ссылке.

Кто попробует — делитесь в чате, зажигайте других на действие!

В чем сила, брат? В контексте

Разгоняли вчера идеи, как сделать AI компаньона круче. Очевидное направление мысли - чем больше контекста у агента про человека, тем лучше пользовательский опыт. Но где взять контекст у обычного юзера?

Родилась идея подключать аккаунты в Google (почта, календарь), YouTube, Facebook.

Решил протестировать на себе и начал вайбкодить прототип в Claude Code. Сразу уткнулся в ограничения - многие вещи платформы не отдают (Facebook после скандала с Cambridge Analytics), но что в итоге можно вытаскивать:

Почта и календарь Google ✅ Темы и отправители последних 200 писем ✅ Тело писем (сниппеты) ✅ Все события в календаре за последние 6 месяцев (названия, участники, время) ⛔️ х

YouTube ✅ Подписки на каналы ✅ Залайканные видео ⛔️ История просмотров (API закрыт)

Facebook Facebook — почти всё закрыто без ревью приложения: ❓ Посты пользователя ❓Лайки страниц ❓Группы ❓Список друзей ❓Интересы ⛔️ лента

Но даже с учетом этих ограничений алгоритм собрал более 657 data points и очень точно узнал многие вещи обо мне. Вот в кратком виде его рекомендации:

Based on the digital footprint data, here's a comprehensive interest profile for Igor:

Hobbies: Plays Go (Weiqi) online regularly. Listens to Russian folk music and Zemfira. Goes to theater. Watches documentary lectures and philosophy content. Does boxing and yoga.

Work: Builds startups, follows AI closely (subscribed to Karpathy, Lex Fridman, Andrew Ng). Works in product management. Daily life: Orders healthy meals via Wolt in the evenings. Flies through Cyprus. Lives between cities. Uses Wise and Revolut. Family: Has a Boston Terrier named Francis. Subscribed to a bunch of dog training channels. Values: Reads independent media. Deep into Russian culture and architecture. Watches philosophy lectures.

Igor would engage warmly in discussions about: - Go strategy and famous games (like AlphaGo vs Lee Sedol, which he's liked) - AI developments and their implications for business and society - Russian culture and music, especially traditional folk instruments - Product management challenges and startup experiences - Travel experiences and cultural observations - Dog training and pet care stories - Historical analysis of Russian and world events - Technology trends in fintech and AI

На весь эксперимент вчера у меня ушло 30 минут.

Имея уже достаточно неплохую насмотренность, могу с уверенностью сказать - успех в бизнесе во многом зависит от удачи. Не обязательно быть самым умным в комнате, не обязательно иметь хорошее образование или подушку на старте, не обязательно быть гениальным инженером (хотя все это, конечно, хорошо) - часто надо оказаться в нужном месте и в нужное время.

Значит ли это, что на вероятность успеха нельзя никак повлиять? Уверен, что нет.

В наших силах максимизировать вероятность реализации этой удачи, когда обстоятельства сложатся в нашу сторону. Как можно на это повлиять:

1. Строить сильное окружение вокруг себя. Вступать в сильные бизнес-сообщества, найти себе ментора/наставника, ездить и выступать на хороших конференциях.

2. Искренне вкладываться в долгосрочные отношения с людьми. Не пытаться в моменте что-то получить, а помогать без задней мысли. Помочь советом, поделиться опытом, свести с нужными людьми. Отношения - это не то, что хасслится быстро, это производная времени и доверия.

3. Учиться Да, не всем повезло попасть в хороший университет, но и сейчас есть огромное количество интересных программ, где можно познакомиться с умными людьми. От быстрого и недорого (напр. у Байрама Аннакова сейчас небольшой онлайн-курс по Claude Code) до более дорогого (напр. моя мечта двухнедельная программа Executive Program for Growing Companies в Стэнфорде за $30k).

4. Быть публичным Не стесняться писать в соц сетях, выступать на конференциях и митапах. Искренне делиться своим опытом, мыслями, рефлексией, ошибками. В этом простая математика: обычным общением сколько вы можете охватить людей? 300, 500, 1000? А ваш пост в LinkedIn или рилс в Instagram могут увидеть тысячи или даже десятки тысяч.

5. Don't be an asshole Не быть мудаком. Быть понятным человеком со своими ценностями и целями.

Сегодня впервые в жизни воспользовался приложением Codex и обнаружил уморительное: в нём есть терминал, а значит, прямо в этом терминале можно запустить Claude Code

дир фоловерс

я сделал собственное приложение для разделения счетов в поездках, аналог splitwise — Billy

@billy_cash_bot

оно работает и как бот и как миниапп. тут вкратце что реализовано и как:

Что делает: создаёшь группу, добавляешь людей, кидаешь расходы — приложение считает кто кому должен. Можно сфоткать чек и AI сам распарсит позиции, или надиктовать голосом. Позиции из чека можно назначить конкретным людям — кто что ел.

Стек: Next.js + Tailwind (фронт на Vercel), Fastify API на Fly.io, PostgreSQL на Neon, OpenAI для парсинга чеков и голоса. Полноценный Telegram-бот с 11 командами — можно вообще не открывая webapp добавлять расходы.

Монетизация: freemium — 10 бесплатных AI-сканов, потом Billy Pro за 150⭐/мес или 249₽. Оплата через Telegram Stars или ЮKassa. Есть триал 7 дней и реферальная программа (+3 AI кредита за друга).

Фичи: мультивалютность (7 валют с конвертацией), повторяющиеся расходы, PWA с offline-режимом, тёмная тема, i18n (ru/en), Sentry + PostHog аналитика.

я собрал это приложение на оупенклоде + клод код опус 4.6 за 6 дней исключительно текстом, скриншотами и войсами. 0 макетов фигмы + 0 знания кода.

попробуйте пожалуйста попользоваться. сейчас важно собрать фидбек и понять что сломано и чего не хватает.

недавно вот друг из тая внес коррективы в налоги, теперь они и из чека сканируются и вручную добавляются, хороший важный фикс.

спасибо за внимание

@billy_cash_bot

пс: некоторые экраны грузятся неприлично долго, я знаю про это, надеюсь поправить скоро

Дональд Кнут, знаменитый американский ученый-алгоритмист, написал несколько дней назад заметку о том, как LLM помогла ему, точнее его соавтору, решить алгоритмическую задачу, над которой Кнут работал несколько недель. Заметка начинается словами "Shock! shock!"

Задача, которую решил Клод, не какая-то знаменитая, и у нее нет, насколько мне известно, важных применений. Мне кажется, интересно даже не столько то, что ИИ ее решил, сколько *как* решил. Это подробнее описано в статье Кнута, но если вкратце - перед Клодом поставили задачу и он работал над ней примерно в 30 подходов-итераций. После каждой итерации он записывал в файл для самого себя краткое описание того, что он только что попробовал и что из этого вышло, и это помогало ему искать новые подходы и не зацикливаться. В процессе решения он испробовал много разных идей, как математических, так и программистских, и в конце концов нашел одну работающую, проверив ее на куче вариантов (хоть и не доказал ее строго, доказательство написал позже сам Кнут). Весь процесс занял около часа, и был почти автоматическим - человеку пришлось несколько раз останавливать или подправлять итерации, в которой Клод путался в своих следах и терял контекст.

Мне кажется, что работа ИИ в этом случае вполне сравнима с тем, как мог над такой задачей работать талантливый студент-аспирант, которому дал ее научный руководитель. Конечное решение не супер сложное и до него вполне можно дойти с помощью упорства и дисциплины (важно проверять свои идеи путем написания тест-программ, не заходя слишком далеко в теорию). Те же 30 итераций аспирант мог сделать за неделю-две; только ИИ сделал за час и без аспиранта.

Это возможно здесь и сейчас, в 2026 году. Обратите внимание, вглядитесь хорошенько. Будущее продолжает наступать на настоящее ударными темпами. Полгода или год назад модели еще не могли настолько самостоятельно работать над математическими задачами на таком уровне.

Теперь попытаюсь вкратце объяснить и показать суть проблемы, которую решил Клод для Кнута.👇

Как LLM-ки рекомендуют помыть машину, если мойка в 50 метрах от тебя? 🚗

GPT и Claude такие: — «Ну а зачем гонять тачку 50 метров? Дойди пешком».

Gemini — подумал. И рассудил корректно.

Да, вопрос специально сформулирован с подвохом. Да, можно поспорить о корректности постановки. Да, выглядит забавно.

Но я вообще не про мойку.

Я про то, что в корпоративном контуре без: — правильной постановки задачи — валидации логики — проверки ответа — точек контроля — и здравого смысла

…даже при текущем МОЩНЕЙШЕМ уровне развития ИИ нужно быть аккуратным.

Потому что одно дело — посмеяться над «пешком сходи». И совсем другое — когда ИИ анализирует:

— страховые дела — закупочные документы — должностные инструкции — ведомости

Там такие «приколы» уже не смешные.

ИИ без рамки — это не магия. Это вероятностная модель, которая очень уверенно может ошибиться.

Поэтому внедрение ≠ «прикрутили LLM». Внедрение — это архитектура, контуры проверки, ограничения, логика принятия решений.

Напомните в комментариях, в каких задачах LLM «из коробки» лажает?

Помню историю про «сколько остановок между станциями метро» — там тоже было весело. Сейчас прогоню заново и выложу свежие ответы в комментарии 😄

в прошлом октябре разработчик Курсора написал в твиттере: что мы должны сделать следующим в Курсор?

я попросил компаньон-апп: приложение для контроля терминала чтобы не сидеть как дурак у компьютера чтобы нажимать «акцепт алл чанджес».

курсор его так и не сделал, зато вчера его выкатил Клод Код. как удачно, ведь за прошедшие 4 месяца я полностью на него переехал.

👾 Клод, у нас пятничный релиз намечается, че ты лег то так невовремя?

Третья попытка за месяц одолеть OpenClaw

Каждая предыдущая заканчивалась тем что он был просто бесполезен для меня. Но потом очередной знакомый кидает мне ссылку на статью или я сам в Threads/X натыкаюсь и думаю - ну видимо я что-то не так делаю))

Как работаю сейчас? Claude Code как старший товарищ - настраиваем младшего через него) Ищет лучшие практики, проверяет уязвимости и тд

Сегодняшний эксперимент наверное самый удачный и кое-какие полезные применения я все же нашел, но пока не хочу ничего советовать. Выжду недельку а потом напишу)

Кто уже поставил? Поделитесь мнением - он вам РЕАЛЬНО экономит время или просто игрушка? И кто не ставит - почему?) Давайте подискутируем

@atlfreedom

Микропример, как AI помогает справиться с мелкими, но бесячими неурядицами: сайт авиакомпании поломался и отказывался меня регистрировать, поэтому я попросил Клод в Хроме переписать его так, чтобы скрыть мещающие пройти далее окна. Теперь мне не придётся вставать в пять утра на очную регистрацию.

Да, я знаю, что умельцы могут всё это сделать сами руками. Но я-то не могу, у меня ушли бы те же лишние полтора часа чтобы разобраться, как.

Cursor провёл в Париже курсор-кафе: встречу-коворкинг с командой, в рамках которой они рассказывают о новых фичах и знакомят комьюнити друг с другом. Я сходил. Их лонг-раннинг агенты прикольные, но дорогие жесть (ну шутка ли, три недели крутить луп), в остальном мало что есть рассказать конкретного, мероприятие больше про нетворк (и у лондонских скоро насыпят вакансий в их офисе, но на нас никаких планов нет).

Из смешного: много хвастались, что они хранят кодбазу в векторах, как RAG, не то что клодкод. А клодкод наоборот, хвалится, что не использует вектора, всё ищет грепами. И те, и другие утверждают, что их подход лучше, а второй пососный 🌚

Удалось познакомиться и пообщаться с Ником Миллером, инженером, до ужаса напоминающим Крейга Федериги из эпла, и натырить значков-стикеров. Даже брендированный кофе подарили!

В Cursor появился свой маркетплейс

По сути то же самое что давно есть и в Claude Code.

Что это такое для тех кто не в курсе? Вот есть скиллы (знания которые пакуем в markdown файлы/скрипты и папки), есть MCP (Model Context Protocol - дает возможность модели общаться в структурированном виде с внешними сервисами), есть сабагенты (позволяют запустить какой-то процесс внутри текущего процесса для экономии токенов-контекста).

И есть соответственно люди/сообщества/организации которые выпускают набор всего вышего перечисленного (или чего-то из - например у сапабейза Skill и MCP). Это объединение и есть плагин. То есть по сути пакуют свою экосистему в агентную косметичку)

На данный момент не такй большой маркетплейс и не нашел возможности добавлять сторонние маркетплейсы (как можно у CC), но думаю будет расширяться.

В целом текущий набор более чем покрывает многие интеграции.

Кто пользовался уже? Делитесь опытом в комментах, задавайте вопросы 👇

@atlfreedom