Trendtracker — “always-on” стратегическая разведка для команд стратегии, риска, инноваций и форсайта, которая автоматически собирает сигналы из сотен миллионов онлайн-источников, структурирует их в тренды и связывает с конкретными бизнес-последствиями.

Платформа сочетает ИИ-агентов (обнаружение, скоринг, прогноз, интерпретация) с человеческой оценкой, строит тренд-борды и радары, а ИИ Analyst отвечает на вопросы “что меняется, почему это важно и что делать”

Сервис не просто анализирует прошлое - она моделирует стратегические рекомендации и предсказывает будущее. Тренд-метрики и радары: каждый тренд получает оценки по силе, темпу роста, зрелости и влиянию, визуализируется в радарах и бордах, что даёт общий язык для C-level и комитетов по рискам.

Коротко о том, как продавать внедрение ИИ

из выступления Александра Горного

Product Hunt за 2025-12-22 — 2025-12-27

1. SurgeFlow
Автоматизируйте задачи в браузере одной командой
👍 658 голосов
💬 139 комментариев
🧱 AI, Browser Extensions, Chrome Extensions, Productivity

2. ConnectMachine
Приватный AI-агент для управления вашей сетью и контактами
👍 602 голосов
💬 97 комментариев
🧱 AI, Android, iOS

3. Typeless
Голосовая клавиатура с AI теперь на iPhone
👍 597 голосов
💬 145 комментариев
🧱 AI, iOS, Productivity

4. ClickUp
Отмечайте, отправляйте сообщения и управляйте AI-агентами в ваших рабочих процессах
👍 513 голосов
💬 55 комментариев
🧱 AI, Productivity

5. Firecrawl /agent
Собирайте структурированные данные везде в сети
👍 508 голосов
💬 32 комментария
🧱 AI, Data, Developer Tools

6. Claude
Позвольте Клоду видеть, кликать, печатать и перемещаться в вашем браузере
👍 454 голосов
💬 15 комментариев
🧱 AI, Browser Extensions, Chrome Extensions

7. DiffSense
Локальный генератор коммитов Git с AI для Apple Silicon
👍 406 голосов
💬 62 комментария
🧱 AI, GitHub, Mac

8. NBot
Персонализированные кураторы, которые показывают то, что вам важно
👍 404 голосов
💬 78 комментариев
🧱 AI, News, Productivity

9. GitHired
Найдите своего следующего 10x инженера по реальным результатам, а не по ключевым словам
👍 396 голосов
💬 42 комментария
🧱 GitHub, Hiring, Tech

10. Thordata
Обеспечьте обучение AI качественными, масштабируемыми данными через прокси
👍 388 голосов
💬 78 комментариев
🧱 AI, Data & Analytics, SaaS

11. Aident AI
Создавайте автоматизацию на естественном языке, а не с помощью рабочих процессов
👍 366 голосов
💬 40 комментариев
🧱 AI, Marketing automation, Productivity

12. Product Hunt Wrapped
Ваше путешествие создателя в 2025 году, визуализированное.
👍 348 голосов
💬 31 комментарий
🧱 Developer Tools, Maker Tools, Product Hunt

13. ScreenREC
Бесплатный онлайн-рекордер экрана | скачивание не требуется
👍 304 голосов
💬 49 комментариев
🧱 GitHub, Open Source, Privacy, Productivity

14. Launch Shots
Создавайте потрясающие скриншоты для App/Play Store за минуты
👍 280 голосов
💬 23 комментария
🧱 Design Tools, Productivity

15. Qwen-Image-Layered
Превращайте плоские изображения в многослойные редактируемые ресурсы
👍 276 голосов
💬 13 комментариев
🧱 AI, Open Source, Photo editing

16. Videotoscreenshots.com
Автоматически превращайте видео в идеальные скриншоты
👍 264 голосов
💬 30 комментариев
🧱 Design Tools, Productivity, Video

17. Reddit Summarizer
Суммируйте длинные треды Reddit одним кликом
👍 262 голосов
💬 42 комментария
🧱 AI, Chrome Extensions, reddit, Statistical Analysis

18. Memingo
Позвольте AI создавать мемы за вас, создавайте и делитесь мгновенно
👍 258 голосов
💬 19 комментариев
🧱 Android, Design Tools, Funny, Memes

19. A2UI
Безопасный способ для AI создавать интерфейсы, которые ваше приложение может отображать
👍 256 голосов
💬 4 комментария
🧱 AI, GitHub, Open Source, User Experience

20. Clarity
Отслеживание кофеина для оптимизации его потребления
👍 253 голосов
💬 19 комментариев
🧱 Apple, Coffee, Health & Fitness

↓↓↓

Ещё 11 прогнозов на 2026

1. Vibe Coding превращается в инженерию. Роль инженеров продолжает эволюционировать. Инженеры будут тратить 99% своего времени на ревью, оценку, концептуализацию и размышления. Ключевая компетенция — способность связывать детали реализации, качество кода, скорость и соответствие бизнес-целям. Умение кодить станет уникальным конкурентным преимуществом.

2. Умный дом наконец выполняет свое обещание. Домашние ассистенты будут понимать контекст и намерения, а не только прямые команды, и естественным образом интегрируются в персональных ассистентов типа Gemini App или ChatGPT.

3. Контент — это ИИ, пока не доказано обратное. По умолчанию для любого поста в X, Instagram или LinkedIn будет считаться «это ИИ». 2026 год вводит стандарт метаданных «Human-Signed» (подписано человеком). Если пост/изображение не имеет криптографической подписи (C2PA для камер), алгоритмы начнут понижать его рейтинг как «синтетический шум».

4. Биометрическое подтверждение личности становится новым социальным логином. Чтобы бороться с бесконечным спамом агентов, социальные платформы разделяются на «Веб подтвержденных людей», требующий биометрической верификации.

5. В AI нужно находить product-market fit каждые три месяца. Раньше product-market fit означал: создай то, что нужно людям, и масштабируй это годами. В AI базовая технология меняется так быстро — и ожидания клиентов вместе с ней — что ты постоянно заново зарабатываешь этот fit. Даже при выручке в $200M.

6. В ИИ продуктах рост обеспечивается в основном новыми функциями, а не оптимизацией воронок. В самой быстрорастущей компании в истории оптимизация обеспечивает около 5% роста. Остальные 95% приходят от запуска новых функций и продуктов. Мелкие улучшения не дают результата, когда всё вокруг меняется.

7. Выпускайте обновления постоянно и говорите об этом. Главная стратегия роста и удержания: выпускать фичи достаточно быстро, чтобы клиенты чувствовали, что продукт всегда живой. Инженеры сами анонсируют свои обновления. Основатель твитит о прогрессе ежедневно. Это поддерживает любопытство пользователей — и заставляет конкурентов догонять.

8. Раздавайте продукт как конфеты. AI-продукты дороги в эксплуатации, поэтому большинство компаний прячут их за платными стенами. Lovable делает наоборот: финансирует хакатоны, спонсирует мероприятия и раздаёт бесплатные кредиты. Они рассматривают эти траты как маркетинг, а не затраты — и это даёт сложный процент через сарафанное радио.

9. Инфлюенсер-маркетинг эффективнее платной рекламы в 10 раз. Короткие видео, показывающие, что может продукт, распространяются быстрее и конвертируют лучше, чем традиционная платная реклама. Показ побеждает рассказ.

10. «Минимально жизнеспособный продукт» мёртв. MVP → MLP «минимально привлекательный продукт» (minimum lovable product). Если опыт не восхищает людей, они никому не расскажут. А сарафанное радио — твой главный двигатель.

11. Крупные ИИ-компании, такие как OpenAI и Anthropic, прекратят инвестировать в MCP. современные LLM уже достаточно умны, чтобы рассуждать о том, как использовать обычные API напрямую, имея только описание этого API. И эти описания, которые предоставляют MCP-серверы? Они уже встроены в обучающие данные или доступны на публичных веб-сайтах.

==

Чтобы выделиться из толпы в 2026 году, нужно делать больше, чем просто использовать инструменты — нужно их понимать. Мой совет прост: стройте и учитесь. Внимательно смотрите на то, что строят другие, разбирайте их работу, чтобы понять «почему» и «как», а затем создавайте свои собственные версии. Глубокая техническая интуиция — вот что будет отличать вас от других.

↓↓↓

ИИ для альтернативных инвестиций pt. 11

HodlHer. AI-агент для управления криптой в Web3

Это первый AI-агент-ориентированный ОС для Web3 на базе Injective. Стартап создает систему, где AI-агенты помогают пользователям торговать, управлять активами, анализировать рынок и даже автоматизировать стратегии. Уже в тестнете, с фокусом на женскую аудиторию (hodlher — от "hold her"), но для всех. У них тысячи пользователей в бете, и retention 70%.

Команда разрабатывает Sola, компаньона для торговли с эмоциями, и Super InternX, помощника с несколькими агентами. Также в разработке находится Agent Market, рынок данных для агентов в цепочке блоков.

Как это работает
AI-агент подключается к твоему кошельку, анализирует портфель, предлагает действия (купить/продать по сигналам), исполняет ордера автоматически. По пунктам:
1) Сканирует рынок на тренды.
2) Управляет рисками (стоп-лоссы).
3) Интегрируется с DeFi-протоколами для стейкинга.
4) Учитывает газ и оптимизирует транзакции.

VibeProxy - как выжать максимум из AI-подписки

Платишь $20 за Claude Code, еще $20 за Cursor, потом докупаешь API-токены, потому что лимиты закончились на третий день месяца. Знакомо?

На r/cursor один юзер написал, что потратил $3100 за месяц на Opus 4.5. Другой спрашивает: "Opus is the GOAT, but my wallet is crying".

Проблема в том, что мы платим дважды: за подписку и за API. А что если использовать подписку как API?

VibeProxy - нативное macOS-приложение в меню-баре, которое превращает твою подписку на Claude Code, ChatGPT, Gemini в локальный API-эндпоинт.

Под капотом CLIProxyAPI. Принцип простой:

1. Ты авторизуешься через OAuth в нужном сервисе
2. VibeProxy запускает локальный прокси на localhost:8317
3. Любой инструмент (Cursor, Cline, твой скрипт) шлет запросы на этот эндпоинт
4. Прокси маршрутизирует их через твою подписку

Как это работает технически? Прокси использует те же OAuth-токены, что и официальные CLI-инструменты (Claude Code, Gemini CLI). Для провайдера запросы выглядят как обычная работа через терминал. Прокси просто оборачивает CLI-вызовы в OpenAI-совместимый API-формат.

VibeProxy - это GUI-обертка для macOS. Но сам CLIProxyAPI написан на Go и работает на любой платформе.

Поддерживаемые сервисы

- Claude Code
- ChatGPT / Codex
- Antigravity (со всеми моделями)
- Gemini
- Qwen Code
- GitHub Copilot

Юзкейсы

1. Cursor/Cline без отдельного API-ключа
Подключаешь локальный эндпоинт, и Opus 4.5 работает через твою подписку, без дополнительных трат на токены.

2. Другие AI-агенты: Factory, Amp
Есть качественные агенты помимо СС. Есть готовые инструкции:
- Amp Code Setup
- Factory Setup

3. Мультиаккаунт для обхода rate-limits
Можно подключить несколько аккаунтов. Прокси сам делает round-robin между ними и переключается при лимитах.

4. Свои скрипты и автоматизации
Локальный API = можно интегрировать куда угодно. Python-скрипты, Shortcuts, n8n в докере и тд.

Нюанс

Из документации VibeProxy:

"Using subscriptions through a proxy may violate terms of service for some AI providers. Use at your own risk."

Разумеется, это не официальный способ использования, так что держите это в уме. Прецедентов не нашел - все-таки все маскируется под нативные вызовы, но подсветить я обязан)

---

Если интересно, в отдельном посте расскажу, как я использую API локально через macOS Shortcuts для небольших удобных автоматизаций.

🔥➕🔁

Создатель Claude Code отвечает как использует Claude Code

Claude Code отлично работает «из коробки», поэтому я лично почти его не настраиваю. Не существует единственно правильного способа использования Claude Code: мы намеренно делаем его таким, чтобы вы могли использовать, кастомизировать и «хакать» его как угодно.

1/ Я запускаю 5 окон Claude параллельно в терминале. Нумерую вкладки от 1 до 5 и использую системные уведомления, чтобы понимать, когда Claude нужен мой ввод.

2/ Также я запускаю 5–10 Claude на http://claude.ai/code
параллельно с локальными. Когда пишу код в терминале, часто передаю локальные сессии в веб (используя &) или вручную запускаю сессии в Chrome, иногда «телепортируюсь» туда-сюда.

3/ Я использую Opus 4.5 с режимом размышления для всего. Это лучшая модель для кодинга и она лучше работает с инструментами

4/ Вся команда использует один общий файл CLAUDE.md
для репозитория Claude Code. . Мы храним его в git, и вся команда дополняет его несколько раз в неделю. Каждый раз, когда видим, что Claude делает что-то неправильно, мы добавляем это в CLAUDE.md

5/ Во время код-ревью я часто тегаю @.claude в PR моих коллег с просьбой добавить что-то в CLAUDE.md
прямо в рамках PR. Для этого мы используем GitHub-action Claude Code

6/ Большинство сессий я начинаю в режиме Plan (Shift+Tab два раза). Если моя цель — написать Pull Request, я сначала работаю в Plan-режиме и итеративно обсуждаю план с Claude, пока он меня не устроит. Затем переключаюсь в режим авто-принятия правок, и Claude обычно делает всё с первого раза. Хороший план — критически важен.

7/ Я использую slash-команды для каждого «внутреннего цикла» (inner loop), который повторяется много раз в день. Это избавляет от постоянных повторных промптов и позволяет Claude самому использовать эти воркфлоу. . Команды хранятся в git и лежат в .claude/commands/.

8/ Я регулярно использую несколько сабагентов: code-simplifier упрощает код после того, как Claude закончил работу, verify-app содержит подробные инструкции по end-to-end тестированию Claude Code и т.д. Как и slash-команды, я воспринимаю сабагентов как автоматизацию самых частых воркфлоу для большинства PR.

9/ Мы используем хук PostToolUse для форматирования кода Claude. Обычно Claude генерирует хорошо отформатированный код сразу, а хук закрывает последние 10%, чтобы избежать формат-ошибок в CI.

10/ Я не использую --dangerously-skip-permissions. Вместо этого применяю /permissions, чтобы заранее разрешить часто используемые bash-команды, которые я считаю безопасными в своём окружении, и избежать лишних запросов на разрешения. Большинство из них сохранены в .claude/settings.json и шарятся с командой.

11/ Claude Code использует все мои инструменты за меня. Он часто ищет информацию и пишет в Slack (через MCP-сервер), запускает запросы BigQuery для аналитики (через bq CLI), подтягивает логи ошибок из Sentry и т.д. Конфигурация Slack MCP хранится в нашем .mcp.json и используется всей командой.

12/ Для очень долгих задач я либо
(a) прошу Claude проверить свою работу с помощью фонового агента после завершения,
(b) использую хук Stop у агента для более детерминированной проверки,
(c) или применяю плагин ralph-wiggum (изначально предложенный @GeoffreyHuntley).

13/ Финальный совет — и, пожалуй, самый важный для получения отличных результатов от Claude Code: дайте Claude способ проверять свою работу. Если у Claude есть такой feedback loop, качество финального результата вырастает в 2–3 раза.

Claude тестирует каждое изменение, которое я выкладываю на http://claude.ai/code
, используя расширение Claude для Chrome. Он открывает браузер, тестирует UI и итеративно дорабатывает код, пока всё не заработает и UX не станет хорошим.

Итоги моего 2025 на OpenRouter

Всего 111 дней почему-то, хотя весь год активно использовал в своих AI Workflow. 23.6М это конечно не 1 млрд. в Claude Code, но зато это все стабильно работающие daily связки.

отмечу, что большинство задач, 90%, решают самые простые модели. В моем случае это Gemini 2.5 Flash (DeepSeek мне не нрав, т.к. иногда мне пишет иероглифы).

Также активно использовал Free OpenSource LLM, такие как DeepSeek, Kimi и Grok 4 Fast, пока они были бесплатны.

Что поменять в продуктовой стратегии в 2026?

Мы переходим от эпохи, где продукт определялся интерфейсом, к эпохе, где продукт — это надежный «субстрат» данных, а визуальная часть (пиксели) становится дешевой и генерируемой по запросу . Успех B2B SaaS теперь зависит не от красоты дашбордов, а от того, насколько легко ИИ-агенты могут взаимодействовать с вашей системой учета и логикой.

Долгое время считалось, что единый, целостный пользовательский интерфейс (UI) — это золотой стандарт, но на самом деле это было следствием дефицита ресурсов. В течение 40 лет интерфейсы были дорогими в разработке, тестировании (QA), локализации и обучении пользователей, поэтому один дизайн должен был обслуживать миллионы юзеров .

Высокая стоимость изменений: Поскольку "пиксели" приходилось создавать вручную, компании оптимизировали структуры для поддержки долгоживущих интерфейсов, амортизируя затраты на разработку годами

Унификация против персонализации: Индивидуальные предпочтения игнорировались ради масштабируемости, что приводило к созданию сложных систем сертификации для обучения работе с софтом (Jira)

Смена парадигмы: Генеративные модели (как Nano Banana Pro) сделали пиксели дешевыми и контекстуальными, превращая интерфейс из дефицитного ресурса в одноразовый артефакт, создаваемый под конкретную задачу .

== Агентный слой и архитектура систем ==

В новой архитектуре программного обеспечения выделяются три уровня, где агенты выступают посредниками между данными и пользователем. Агентный слой (Layer 2) интерпретирует намерения пользователя (например, «покажи клиентов с риском ухода») и оркестрирует задачи, обращаясь к фундаменту системы

Слой 1: Система учета (System of Record). Это фундамент, который остается неизменным и накапливает ценность: модели данных, рабочие процессы, аудит, комплаенс и логика предметной области

Слой 2: Планирование и операции. Агенты берут на себя выполнение задач, взаимодействуя с CRM, хранилищами данных и почтовыми системами, решая, что выполнить автоматически, а где нужен визуальный интерфейс

Слой 3: Одноразовые пиксели. Интерфейс компилируется только в момент необходимости человеческого суждения — это может быть временная таблица или кнопка действия, которая исчезает после выполнения задачи

Трансформация B2B SaaS: Барьеры и API
В мире одноразовых пикселей конкурентное преимущество (moat) B2B SaaS смещается с владения «основным экраном» (primary surface) на качество «субстрата» и API. Если ваш интерфейс — это просто одна из возможных реализаций поверх данных, то ценность переходит к семантике данных и надежности схем:
1. SaaS как Substrate-as-a-Service: Побеждают продукты, которые предоставляют каноническое состояние (контракты, леджеры) и обладают высокой целостностью данных, на которые могут опираться агенты .

2. Технические требования: Важнейшими характеристиками становятся строгие схемы данных, идемпотентность операций и защитные барьеры (safeguards), позволяющие агентам безопасно вызывать функции системы .

3. Риск дезинтермедиации: Если SaaS настаивает на использовании только своего монолитного интерфейса, он рискует быть замененным агентами, которые будут парсить его экран или использовать API конкурентов, агрегируясь за универсальным рабочим пространством пользователя

Роли в продуктовых командах радикально меняются: фокус смещается с создания статичных страниц на проектирование систем, управляемых намерениями (intents).

Дизайнеры:
Прорисовка конкретных экранов и потоков (flows) → Создание «грамматики интерфейсов», определение ограничений и систем безопасности для внимания пользователя .

Продакт-менеджеры:
Какую фичу или страницу создать следующей → Какие намерения (intents) поддерживать? Какие изменения состояний безопасны? Где необходимо вмешательство человека?

Инженеры:
Front-end верстка и pixel-perfect реализация → Создание стабильных интерфейсов для агентов, валидация логики и обеспечение композируемости компонентов в безопасных границах .

Как заставить ИИ кодить по вашим стандартам, а не галлюцинировать? Разбираем Agent OS v2

Знакомая боль: вы даете задачу ИИ-агенту, он пишет код. Вроде работает. Но стоит попросить доработать следующую фичу — и начинается хаос. Агент «забывает» контекст, игнорирует архитектуру и лепит костыли.

В итоге вместо ускорения вы тратите часы на код-ревью и объяснение прописных истин.

Это классическая проблема «дрейфа» (drift), когда ИИ теряет фокус. Решение — не бесконечные промпты, а смена методологии. Брайан Касл выкатил Agent OS v2 — open-source систему, которая внедряет Spec-Driven Development в работу с нейросетями.

Разберем, как это меняет правила игры для продуктовых команд.

Почему это важно для CPO и техлидов?

Agent OS — это не очередной инструмент, а «операционная система» для управления любыми ИИ-кодерами (Claude, Cursor, Gemini). Она решает две фундаментальные задачи:

1. Адаптация стиля: Заставляет агентов копировать ваши паттерны разработки. ИИ начинает писать код так, как это сделал бы ваш сеньор-разработчик.
2. Системность: Внедряет жесткий стандарт разработки через спецификации.

Как это работает: Алгоритм из 3 шагов

Вместо хаотичных чатов процесс строится вокруг артефактов в репозитории.

Шаг 1. Фундамент (`plan product`)
На старте создаются три файла: Миссия продукта, Роадмап и Техстек. Это «долгосрочная память» проекта. Агент всегда сверяется с ними, прежде чем написать строчку кода.

Шаг 2. Формирование спецификации (`shape spec` → `write spec`)
Агент не бросается кодить сразу. Сначала он проводит интервью с вами:
· Задает уточняющие вопросы
· Принимает макеты и скриншоты
· Генерирует файл requirements.md

Затем на его основе пишется spec.md — четкая техническая инструкция с юзкейсами и границами скоупа.

Шаг 3. Реализация (`implement` vs `orchestrate`)
Самое интересное в версии 2.0 — гибкость.
· Implement: Один агент последовательно закрывает задачи. Идеально для мелких фич.
· Orchestrate: Режим для крупных задач. Система дробит спецификацию и делегирует куски разным субагентам (особенно мощно работает в связке с Claude Code).

Результат в цифрах и фактах

· 0% Vendor Lock-in: Работает с любым стеком и любой LLM.
· Консистенция: Агент не «дрейфует» от задачи к задаче, так как каждый шаг опирается на утвержденную документацию.
· Онбординг: Новые разработчики (и новые агенты) сразу видят контекст и правила игры в файлах проекта.