Вайбкодинг

Opus 4.6 на 1M контекста теперь дефолт (без доплат) в Claude Code для юзеров подписки Max, Team, Enterprise

Pro & Sonnet можно юзать по /extra-usage (но не рекомендую 😅)

Как внедрить архитектуру AI coding в проект без AI coding?

Конкретно мой пример может быть не самый наглядный и AI coding в нем есть, но не в том виде каком его использую я. Но подход универсален.

В общем, перед Новым годом Валера Ковальский пригласил меня поработать в его (и команды) проекте SGR-agent-core. Для тех кто не в курсе - это опенсорсный фреймворк, который позволяет пилить агентов с использованием Schema Guided Reasoning но на тулзах.

Это мой первый опыт участия в опенсорсных проектах и конечно - надо очень много вникать, читать, тем более что туда коммитят много людей и у всех какие-то свои подходы. Есть конечно общий, но все равно - это как по мне далеко не тоже самое что работать над проектом в соло.

Так как я в последнее время пользуюсь практически только Claude Code, а в проекте были только Пашины Cursor Rules, мне пришлось думать как накатить свой подход без того чтобы коммитить его, согласовывать со всеми и делать исключительно под себя (не потому что мне жалко подхода, а потому что я его достаточно часто меняю, а в проекте это значит постоянно думать об оптимизации и объяснять иногда что зачем к чему).

Тут я для себя впервые открыл .git/info/exclude. Вообще не знал о существовании такой штуки. Это когда все внесенные туда файлы и папки не коммитятся, перемещаются между ветками, но и в .gitignore их добавлять не надо. Есть конечно определенный минус в невозможности откатиться назад по каким-то инструкциям, но мне это и не надо было.

Соответственно, я открыл Claude Code, положил в проект свой AGENTS.example.md, описал свой подход с документацией и еще некоторые детали и попросил базово описать подход к разработке этого фреймворка. Спустя какое-то время он выдал отличную структуру, которая у меня и закрепилась.

Далее вопрос - и по сути главная проблема - фреймворк постоянно обновляется, мою документацию по понятным причинам никто обновлять не будет, я не соло там. Что делать? Нужна команда которую можно будет вызывать каждый раз после git pull, которая будет проходить сабагентами (дефолтными) по изменениям и обновлять документацию если это того требует. Главное требование у меня было к команде и в целом архитектуре - держать документацию верхнеуровневой и описывать какие-то основные вещи только. Если внедрили какого-то нового агента - достаточно упомянуть что он такое и где лежит, не надо расписывать в документации всю его реализацию. Это позволяет не забить до границ контекст даже с AI документацией.

По итогу флоу выглядит так: git pull -> /update-docs -> git checkout -b feature/… -> план -> имплементация -> тесты -> обновление документации -> push (упрощенно, реализация конечно сложнее, но суть этого поста не в этом). Да да, можно настроить хуки и чтобы она обновлялась автоматом, но мне это пока не нужно)

Этот способ поможет вам использовать AI кодинг в проектах где по каким-то причинам его не используют, либо используют но у вас свой. А вообще - продвигайте AI кодинг в своих проектах/на своей работе тк это очень круто и ускоряет разработку кратно !

@atlfreedom

Настраиваю OpenClaw уже второй день и вот что я понял

Пока еще не добился какого-то значимого прогресса и мой агент не заработал мне тысячи долларов, но зато я убедился очередной раз в ценности другого инструмента - Claude Code.

Мы с OpenClaw регулярно упираемся в какие-то проблемы (порой смешные и я не понимаю почему он не может их решить). Я долго и упорно пытаюсь ему что-то объяснить, он что-то пробует, но как только мои нервы сдают позиции - я открываю Claude Code и он решает проблему за считанные минуты.

Насколько же я счастлив и рад что 2 месяца назад я все-таки дал шанс Claude Code, а чуть больше года назад Cursor'у. Я, кстати, все еще считаю что путь надо начинать с Cursor'а тк он проще в изучении.

Кстати, если ты все еще откладываешь вайбкодинг/AI-assisted coding или пользуешься инструментами недостаточно продуктивно - прочти этот пост и букай 15-минутный созвон со мной.

Завтра - последний день early bird, дальше повышение 💸

С 8 марта 🌷

Всем женщинам — тепла, сил и близких людей рядом

И в этот день хочу поделиться кое-чем важным

5 марта Anthropic опубликовали исследование про AI и рынок труда. Взяли ~800 профессий из базы O*NET, сопоставили с реальными данными использования Claude — и получили радарную диаграмму, которую вы видите на картинке.

Каждый сектор — отдельная профессиональная сфера. Синяя область показывает, сколько задач AI теоретически может выполнять в этой области. Красная — сколько реально используют прямо сейчас. Чем больше разрыв между синим и красным — тем больше потенциала лежит нетронутым.

Разрывы огромные везде. Но не это зацепило больше всего.

Среди ключевых выводов — один, про который почти никто не написал:

Workers in the most exposed professions are more likely to be older, female, more educated, and higher-paid

Женщины в среднем работают в профессиях с наибольшим AI-охватом. Более образованные, более высокооплачиваемые — и ближе всего к этой границе.

Это не угроза. Это факт, который стоит знать раньше, чем он станет очевидным.

Мы живём не в эпоху "AI забирает рабочие места". Мы живём в эпоху огромного неиспользованного преимущества — для тех, кто успеет первым.

Сохрани этот пост. Через год посмотри, изменился ли твой процент, моя ставка "Программирование сделает Х2 в практической части"

А пока — перешли тому, кто всё ещё спорит об опасности AI вместо того, чтобы его использовать.

→ anthropic.com/research/labor-market-impacts

Как ИИ-агент спас мои потерянные данные?

Уже ни раз писал что трекаю свое время (для собственного удовлетворения и анализа данных) - сколько работаю над какими проектами. Удобно потом сравнивать с полученными по каждому проекту деньгами и считать ROI)) Но суть не в этом в этот раз..

Открываю сегодня свой таймтрекер, хочу начать работу над проектом над которым не работал недели 2 - и понимаю что не могу его найти. Раскрыл/переоткрыл все папки - нигде нет. Ну не сошел же я с ума, он точно был...

Вспоминаю что неделю назад купил Lifetime-лицензию этого таймтрекера на телефон и после включения iCloud синхронизации - сломался таймтрекер на маке. После этого мы с агентом конечно разобрались, отключили iCloud sync и я благополучно работал дальше. Но видимо в тот момент и потерялись мои данные по этому проекту.

Открываю Warp (ИИ-агент-терминал), выбираю в нем Claude Opus 4.6 Max, описываю ситуацию и он идет разбираться. Нашел их SQLite базу данных, подтвердил что данных реально нет (спасибо, я не сошел с ума). Первый ответ его конечно был - ну все, ничего не поделать. Но я то знаю что он способен на большее - говорю ему, нет варианта ничего не поделать, надо что-то придумать, иди ищи бэкапы или в iCloud как подключиться..

Пошел, поискал и НАШЕЛ БЭКАПЫ! Ура, дальше он минут 10 пытался разобрать структуру бэкапов, влить потерянный проект в текущую БД и попытки эдак с 5-ой у него все получилось! Я неимоверно рад и в очередной раз благодарен за то в какое время живу. Не представляю что бы я делал с этой проблемой еще год назад - разрабам писал? Да когда они ответят по этой почте...

Но вывод однозначный - походу надо делать свой таймтрекер... В этом мне уже много что не нравится) Обычно все такие идеи у меня заканчиваются красивым началом и интерфейсом и уходят в полку из-за отсутствия времени 😁

Давайте дружном скажем агентам спасибо за то что они у нас есть))

@atlfreedom

Claude Code раскатали фулл-версию Opus 4.6 на 1M токенов

Сомневаюсь конечно что он так же хорош будет на 400к токенов как на 50к, но попробуем

@atlfreedom

Сидишь значит такой и хуяришь в 16 окон Claude Code. Летят комиты просто каждую микросекунду, пайпсы гоняются. И все вот хорошо в этой схеме, вот только gitlab открывать туда-суда не хочется. Переходить в богомерзский браузер из уютного терминальчика. Значица навайбкодил себе TUI gitlab-cli как k9s только для гитлаба. Сразу можно:

- чекать пайпсы, джобы - запускать мануальные, перезапускать упавшие - читать логи - бахать и мержить MRы - оставлять комменты

Ну и конечно mcp-шечка. Куда же без нее, дабы клаудкод еще и сам за меня это делал :) 👉 https://github.com/BEARlogin/gitlab-awesome-cli Тута можно пощупать, оставить обратную связь там, может и законтрибутить :)

Как установить - скормите в клауд код ссылку на этот репозиторий и напишите - эй бро заинсталь мне вот такую приблуду по-красоте

Неделя экспонент

За последнюю неделю произошло три вещи:

1. США и Израиль нанесли удары по Ирану и убили Аятоллу Хаменеи — верховного лидера, который диктаторски правил страной 35 лет.

2. Джек Дорси, экс-фаундер Twitter и основатель группы компаний Block, уволил почти половину компании — четыре тысячи человек — объяснив это фразой: «инструменты изменили то, что значит быть компанией».

3. Я болел, пил чай и смотрел, как система claude-code-агентов автономно разбирала задачу, которую я описал в одном промпте: каждый агент подхватывал работу предыдущего, тестировал, коммитил, передавал дальше. Без моего участия. Я наблюдал, потому что мне, честно говоря, было больше нечего делать.

Три события из разных миров. Но у меня ощущение, что за ними стоит один и тот же паттерн.

- - - - -

Мы привыкли думать о мире как о нормальном распределении. Большинство событий являются средними, предсказуемыми. А вот экстремальные — редки до невозможности. Это работает для роста, веса, размера яблок на дереве. Например, вы никогда не встретите человека в пять раз выше среднего.

Но некоторые системы устроены иначе. Они подчиняются степенным законам. И в них экстремальные события не просто возможны — они неизбежны.

Вот как это работает. Каждый год тысячи молний ударяют в лес. Большинство сжигают одно дерево. Некоторые — десяток. А раз в десятилетия одна молния запускает пожар, который выжигает территорию размером со штат. Причина каждый раз одна и та же — молния. Но разница вообще не в причине, а в состоянии леса. Когда он слишком густой, когда мелкие пожары слишком долго подавляли, система входит в критическое состояние. Любое малое воздействие вызывает каскад.

Я думаю, что мир сейчас — это такой лес. Каскады в нем идут одновременно.

- - - - -

Начну с того, что ближе к физике.

Когда Иран обогатил уран до 60%, большинство (если кто-то вообще) прочитали: «чуть больше половины пути до бомбы». Но обогащение урана — нелинейный процесс. 60% обогащения означает, что 95% термодинамической работы уже сделано. Путь от 60% до оружейного уровня — это не сорок процентов усилий, а меньше пяти. Окно для военного ответа составляет всего недели, не годы. Наша линейная интуиция ломается именно тогда, когда она нужна больше всего.

Теперь AI. В конце прошлого года я писал о лошадях: о том, как паровой двигатель улучшался 200 лет, а замена произошла за двадцать. METR, организация, которая измеряет способности AI-агентов, публикует график: «горизонт задач» (длительность работы, которую агент может выполнить автономно) удваивается каждые 4–7 месяцев. Недавно тренд ускорился: удвоение каждые четыре месяца. Если продолжить кривую, к 2027 году агенты смогут автономно выполнять задачи длиной в месяц. Прогресс постепенный. Момент замены мгновенный.

Ну и Дорси. Его письмо, кажется, первый случай, когда CEO публичной компании на десять тысяч человек прямо говорит: бизнес сильный, прибыль растёт, но меньшая команда с AI справляется лучше. Так что увольнение половины штата — не реакция на кризис, а признание новой реальности. Акции выросли на 24% в тот же день. Да, Джек признает, что в ковид он оверхайрил людей, но я думаю, что его текущее решение связано не только и не столько с этим, а с экспоненциальным ростом в мощностях/автономности моделей.

- - - - -

Есть одна аналитическая группа, которая в феврале написала мысленное (и невероятно виральное) эссе-эксперимент. Своеобразный финансовый отчёт от лица июня 2028 года. Основная идея: что произойдёт, если петля обратной связи не имеет тормоза? AI улучшается → компании сокращают людей → уволенные тратят меньше → компании инвестируют ещё больше в AI → AI улучшается. Они назвали это «спиралью вытеснения интеллекта» и закончили фразой: «Канарейка ещё жива»

Это сценарий, конечно, не предсказание. Но когда читаешь его в ту же неделю, когда Дорси увольняет четыре тысячи, а METR обновляет свой график — граница между сценарием и наблюдением размывается.

- - - - -

Я поставил OpenClaw. Вот как

Не ChatGPT в браузере. Агент на сервере — со своей памятью, инструментами, доступом к интернету. Управляю через Telegram голосом.

Что он сделал сегодня без меня:

* Подключил 60+ инструментов для скрапинга (сам нашёл, сам поставил) * Обошёл защиты Instagram, скачал видео с 703K просмотров * Поднял легитимный резидентский IP — невозможно отличить от живого пользователя * Написал контент-план для Twitter, поставил посты по расписанию * Записал всё в память — после перезапуска продолжает с того места

Я диктовал голосовые сообщения. Он делал.

Как это устроено технически:

1. Сервер — нужен любой VPS, желательно за рубежом. Я взял немецкий на contabo.com — цены в 3-5 раз дешевле чем AWS/DigitalOcean при той же мощности. Сайт выглядит как Windows XP, но это и есть смысл — никакого маркетинга, только железо за копейки.

2. OpenClaw — ставится на сервер одной командой. Подключаешь Telegram — и всё, агент готов принимать задачи.

3. Инструменты — агент сам находит и подключает нужные MCP-сервера (это как плагины, только для агентов). Я ничего не настраивал руками.

Звучит просто. На практике — есть нюансы с SSH, конфигами, токенами, правами доступа. Не rocket science, но без базы займёт время.

Я в AI с 2020

2020 — Classic ML, Computer Vision. Всё руками, данные вручную

2022 — GPT-3, Da Vinci. Первый раз текст генерит что-то осмысленное

Ноябрь 2022 — ChatGPT. Мир изменился за ночь

2023 — Plugins, RAG-системы, no-code автоматизация на Make/Zapier

2024 — GPT-4o, Claude, Gemini. AI в каждом процессе

2025 — первые агенты. Сырые, ломаются, теряют контекст

18 февраля 2026 — первый раз чувствую что у меня есть сотрудник

Это не апгрейд. Это другая категория.

Вопрос: хотели бы такого агента без серверов и настройки — просто написал в Telegram и он уже работает?

Пишите в комменты 🔥 — смотрю на спрос 👇

Когда уже таймтрекеры осознают новую реальность и добавят поддержку одновременной работы над несколькими проектами/задачами? А еще лучше интеграцию с Claude Code/Codex/Cursor

pov: твой друг вайбкодер пытается отладить приложение которое написал claude code

Claude Code как единая точка входа

Поэтапно перевожу все свои контексты и тулы в Claude Code. Идеальный сценарий, чтобы Claude Code был единым интерфейсом во всю работу и все контексты. Пока подключил Granola (саммари всех звонков), Notion и Telegram.

В планах добавить Google Docs, WhatsApp, LinkedIn и Superhuman (почта).

Также сегодня наконец дошли руки сделать скилл для deep research'а (надоело постоянно переключаться из Claude Code в Gemini и Claude Deep Research). По совету ребят из коммьюнити подключил parallel.ai, а потом собрал скилл.

Что умеет скилл /research: Говоришь Claude «ресерч» или «/research» — и он ведёт тебя по структурированному пайплайну:

1. Выбор глубины quick — поиск через Search API. Фактчек, конкретные цифры. ~10 сек, ~$0.01 deep — многоступенчатый ресёрч с цитатами. 5-15 мин, ~$0.10-0.50 ultra — максимальная глубина. 15-45 мин, ~$1-5

2. Формулировка запроса Claude сам формулирует research query на основе контекста проекта (читает CLAUDE.md, понимает продукт, метрики, стратегию). Показывает запрос, я подтверждаю - он запускает.

3. Трехслойная верификация Это главное. Parallel возвращает результат — но Claude не принимает его as-is: Cross-check - каждое ключевое утверждение проверяется на 2+ независимых источника Freshness - данные старше 12 мес помечаются как устаревшие, ищутся свежие Contradiction scan - целенаправленный поиск контраргументов Confidence - каждому факту присваивается уровень: High / Medium / Low confidence.

4. Тиры источников Tier 1 — .gov, законы, официальные документы Tier 2 — отраслевые отчеты, крупные медиа Tier 3 — блоги, стартап-сайты (помечаются как ненадежные)

5. Доки на выходе Markdown-файл с полным ресёрчем + верификацией + источниками по тирам Саммари в чат (TL;DR, ключевые находки, рекомендации, что не нашли) Опционально: HTML-бриф для конкретного человека в команде (BizDev, инвестор, партнер)

6. Трекинг расходов CSV-лог каждого запуска. Можно спросить «сколько потратили на ресерч» — покажет разбивку.

—

Сегодня за два ultra-запроса ($6) получил: 1. Сравнение двух штатов для B2B экспансии 2. Полный playbook по конкретному штату с разбором ошибок в питче

Плюс два готовых HTML-брифа для BizDev-сотрудника с конкретными скриптами, таргетами и 8-недельным планом.

Если хотите попробовать - напишите в комментах "+", пришлю полное описание скилла в личку (plug & play, нужен только API-ключ Parallel и немного контекста про ваш проект).

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.

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!

Не знаю когда это случилось, но Cursor наконец-то начали показывать расход по подписке ! Такая банальная фича, а внедряли как будто AGI

Я НЕНАВИЖУ делать конкретное дело. Но я ОБОЖАЮ строить систему, в которой такие дела делаются хорошо.

— — —

Вот, например, договоры.

Я с физической болью вычитываю договор( я ж гендир, мне потом за это отвечать), который мне приносят на подпись.

Да, канееешн, я использую ИИ. Сначала гоняю текст в Cursor, разбираю риски, спорные формулировки, готовлю комментарии и варианты правок.

Но потом всё равно открываю %WORD%, смотрю в эти абзацы, ставлю комментарии, предлагаю правки — и понимаю, что сама модель процесса уже устарела.

И вот важный момент. Мне нравится не делать одно и то же руками, а выстраивать систему, которая делает это правильно, воспроизводимо и всё лучше с каждой итерацией.

Это, кстати, SDCA-подход. Про него в следующем посте напишу подробнее.

Как выглядит нормальный правильный мир?

1. Все согласовывают договоры в Markdown, а не в склепе форматирования под названием Word. Потому что договор — это логика, структура, формулировки, версии, замечания, история изменений. А не “почему тут отступ поехал”.

2. Согласование выполняется не людьми напрямую, а их агентами. Не в смысле “убрать человека”. А в смысле: первичную тяжёлую и рутинную интеллектуальную работу делает агент. Он читает, сравнивает, проверяет, ищет расхождения, поднимает красные флаги, предлагает редакции.

3. Агенты действуют не по вдохновению модели, а по регламенту. По методике чтения договора. По правилам конкретного департамента. По тому, что люди годами нарабатывали как практику: что проверять, где типовые риски, какие компромиссы допустимы, а какие нет.

То есть человек не читает всё руками каждый раз. Человек строит и совершенствует способ чтения.

4. Финальное решение пока принимает человек. Но если он вносит правки, которые расходятся с правилами агента, он должен это объяснить.

Не потому что “машина главнее”. А потому что иначе знание опять остаётся в голове, в личке и в хаотичных комментариях.

Сделал нестандартную правку? Тогда либо скорректируй правило, либо добавь исключение, либо зафиксируй, что это разовый кейс.

Идеально, если агент сам это предлагает: “Вы отклонились от обычной логики. Похоже, тут либо новое правило, либо исключение. Давайте зафиксируем”.

Вот это уже не просто автоматизация. Это накопление способа думать.

5. Каждый департамент менторит своего агента. Юристы — своего. Финансы — своего. Безопасность — своего. Закупки — своего. Коммерция — своего.

И тогда договор проходит не просто цепочку согласования, а цепочку ИИ-агентов вовлечённых департаментов компании, каждый из которых обучен логике своего департамента.

---

А дальше начинается самый интересный уровень.

ИИ как переговорный интерфейс между сторонами.

То есть не просто наш агент читает наш договор. А обе стороны работают через AI-assisted переговорный слой.

Что это даёт:

— система сравнивает гайды обеих сторон; — выделяет совместимую зону; — предлагает редакцию, которая снижает число конфликтов; — объясняет, какие правки реально существенны, а какие — просто корпоративный ритуал; — собирает максимально близкий обеим сторонам драфт договора, вместо 14 кругов ада согласования.

---

Меня во всей этой теме цепляет вот что:

я не хочу комфортнее страдать в Word. Я хочу, чтобы сама архитектура согласования была другой.

Чтобы человек не тратил жизнь на механическое вычитывание каждого документа с нуля. Чтобы он проектировал систему правил, контроля, допусков и исключений. Чтобы знания департаментов не умирали в комментариях к docx. Чтобы согласование стало не ручным мучением, а работающей и обучающейся системой.

Потому что если в 2026 году вершина корпоративной мысли в договорной работе — это “мы отправили новый Word с комментариями”, то это не процесс. Это цифровая имитация бумажной боли.

— — —

Пост опубликовал AIM-нейросотрудник Роберт. Хочешь такого же в команду? Напиши @SamYakushev

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

Как сделать Telegram-бота за час с помощью ИИ

Знаю, что моя аудитория (в основной своей массе) шарит за AI coding, агентов, скиллы и так далее

Но в тоже время - есть пласт людей, которые даже не знают что такое вайбкодинг. Такие есть и у меня в канале, а за его пределами их еще больше.

Мне очень интересно и близко продвигать идею вайбкодинга в массы, поэтому

📚 я решил провести 24 марта в 18:00 по МСК / 16:00 по CET БЕСПЛАТНЫЙ мастер-класс - как собрать своего бота в телеграмме с помощью Cursor.

Кому подойдет: - продакты/проджекты/любые менеджеры, кто далек от вайбкодинга (или пробовали но не вышло) - разработчики которые не используют ИИ в разработке - любые другие энтузиасты кому интересна эта тема

Кому не подойдет: Skills, MCP, Agents, SubAgents, Codex, Feedback Loop - если хоть что-то из этого понимаете на глубоком уровне, наверное вам будет не релевантно, но если хотите «проверить» свои знания - приходите тоже)

Записи не будет. Для тех кто останется до конца - пошарю PDF с инструкциями и расскажу о специальном предложении 😊

Зарегистрироваться здесь [БЕСПЛАТНО!]

☝️☝️