Уже довольно длительное время занимаюсь подбором для себя Executive программы, чтобы максимизировать свою пользу от пребывания в Штатах.

После долгих ресерчей и анализа выбор свёл к двум вариантам, между которыми буду в итоге выбирать.

Вариант 1 - программа Digital Business от MIT, которая включает 4 курса по выбору. И там есть интересующие меня очные AI-Driven Organization и Transforming Healthcare with AI.

Вариант 2 - залететь в Stanford но не на программу, а на 2 отдельных курса: Stanford The AI-Powered Organization + Stanford Medicine AI in Healthcare.

Пока сижу на очередной пересадке - решил сделать табличку с кучей критериев и весами, один из которых - "Воспринимаемая сила бренда в СНГ".

Так вот, вопрос к аудитории: для вас кто круче: MIT или Stanford?

❤️ - MIT
🔥 - Stanford

Как нейросети уберегли меня от ненужной операции и почему LLM как второе мнение - это уже реальность

Давние подписчики канала знают, что я активно увлекаюсь велоспортом. Однако любой спорт сопряжен с травмами, что и произошло со мной

Предыстория
Прошлым летом из-за работы я начал сезон только августе и к январю накрутил больше 5000 км. Все было круто: новый велосипед, профессионально выставленная посадка, физические показатели росли. Но в январе я сильно заболел. Хоть организм и ослаб, я решил не сбавлять обороты и перегрузил ноги на интервалах и силовых.

Острой травмы или падений не было. Просто левая нога стала ощущаться постоянно забитой, а баланс мощности между ногами предательски съехал на 46/54. Левая нога почему-то перестала тянуть. Я перешел в легкий режим тренировок, решив дождаться поездки в Россию.

Мнение первое: Российская клиника
Пока был в поездке в России, решил проверить колено. Сделал МРТ, нашел центр со спортивным ортопедом и реабилитологом и записался туда. Но прямо перед приемом профильного врача заменяют на обычного ортопеда (который на спортсменах не специализируется), а реабилитолога отменяют по итогам приема.

Почему?
Посмотрев на снимки врач заявила мне, что у меня вылетел мениск (комплексный дегенеративный разрыв). Назначила жесткий тутор на ногу на 6 недель (полная иммобилизация!), и предупредила о возможной операции, выписав пить антикоагулянты. А это очень серьезные таблетки, у которых куча побочек. При этом официальное заключение рентгенолога гласило: "Мениски не изменены". Времени искать другого специалиста в РФ уже не было, пора было улетать. Я записался в центр спортивной медицины в Мичигане, но до приема оставалось время.

Мнение второе: ИИ-консилиум
Сидеть в неведении (и тем более в туторе) не хотелось. Сразу оговорюсь: у меня не было цели использовать ИИ для постановки диагноза. Я просто хотел получить независимую оценку, не воспринимая ее как истину в последней инстанции.

Я вытащил снимки МРТ с диска и начал эксперимент. Использовал изоляцию контекста: загружал снимки по отдельности в Opus 4.7, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro и Muse Spark от компании Цукерберга (Meta, признана в РФ экстремистской организацией и запрещена). Ни одной из моделей я не рассказывал про выводы других.

Отдельно прогнал свой анамнез и снимки МРТ через OpenEvidence (это специальная LLM для врачей в США, работающая на базах доказательной медицины). А затем собрал все в мастер-промпт и попросил ИИ провести "консилиум".

Кстати, интересный инсайт: модель от Meta в процессе анализа снимков показала себя наиболее адекватной и точной.

Итог: модели не увидели ничего серьезного. Все они сошлись на том, что разрывов нет. То, что врач принял за травму, оказалось просто нагрузочной дегенерацией (абсолютный вариант нормы для велосипедистов). Причина забитости крылась в банальном воспалении сухожилия от перетрена, из-за которого мозг программно "отключил" силу левой ноги.

Мнение третье: Спортивный врач в США
И вот сегодня я, наконец, дошел до профильного спортивного врача в Штатах. И знаете что?

Вердикт: ноги абсолютно здоровы! Никаких разрывов мениска, никаких туторов на полтора месяца и тем более операций. Мне разрешили продолжать тренировки в нормальном режиме и просто направили к спортивному реабилитологу, чтобы работать с тем самым дисбалансом сил и слабостью левой ноги, из-за которой всё и началось.

Вывод
Понятно, что LLM широкого профиля не являются сертифицированными медицинскими инструментами. Но в моем случае грамотный промптинг и использование профильной OpenEvidence дали взвешенное второе мнение.

Это помогло мне не поддаться панике, не пить тяжелые таблетки, не заковать здоровую ногу ортез на 6 недель (что привело бы к атрофии мышц) и спокойно дождаться приема нормального специалиста.

А вы доверяете ИИ анализ своих медицинских данных или пока относитесь со скепсисом? Пишите в комменты

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Быстрый старт - быстрые похороны: как вайбкодинг убивает продукты

Уже больше года мы живем в мире, где существует вайбкодинг. За это время многие начали экспериментировать с новыми инструментами, пытаться внедрить их в свои процессы, а кто-то даже благодаря им смог построить свой бизнес. Буквально недавно натыкался на подборку стартапов, которые сделали свои MVP в Lovable. И это действительно круто.

Однако, как это обычно бывает, успешным инструментам начинают приписывать чудотворные свойства. На том же YouTube и промо к курсам по AI часто можно встретить истории в стиле: “Я навайбкодил стартап, заработал $100k”.

Отдает какой-то Бизнес Молодостью, приправленной AI. Продвигается нарратив, что любой человек может навайбкодить приложение, которое станет масштабируемым бизнесом.

И действительно, если раньше нужно было уметь кодить или иметь деньги на разработку. То сейчас за 20 баксов ты можешь собрать полноценное приложение. И да, рынок сейчас в такой фазе, что можно на коленке собрать сервис, который в моменте решит чью-то микро-боль и даже принесет первые деньги. Но навайбкодить продукт ≠ сделать хороший продукт.

И вот почему
1. Продуктовая пустота. Многие идут в разработку без нормально проработанного ТЗ, без CJM и понимания болей ЦА. Пишут абстрактное: “Сделай мне приложение для Х”. В итоге получается дизайн ради дизайна. LLM собирает интерфейс, но она не исходит из первоначальных болей. Крутые продукты получаются либо у тех, кто умеет проектировать UX и понимать аудиторию, либо у тех, кто шарит в определенной теме, например, в формате хобби.

Допустим, я увлекаюсь велоспортом и знаю как тут все устроено на любительском уровне. Поэтому если я пойду делать продукт под эту нишу, у меня есть неплохие шансы сделать годноту. Но отнимите у меня это хобби, а лучше - заберите продуктовое мышление и попробуйте придти с запросом на приложение для велосипедистов к AI. Без контекста LLM выдаст средненький трекер, который и так есть в смарт-часах. Итог - мы получим продукт, лишь создающий видимость решения проблемы. Масштабируйте это на количество идей у людей, и таких поделок станут тысячи.

2. Архитектурный тупик. Помимо того, чтобы сделать что-то востребованное и юзабельное есть еще задача, чтобы это работало нормально. И здесь у вайб-кодинга есть очень четкие границы применимости. Это отличный инструмент, чтобы быстро собрать прототип, проверить гипотезу, получить первый трекшн и найти PMF. Но не будучи техническим специалистом, ты никогда не сможешь заложить масштабируемую архитектуру. Ты не продумаешь устойчивость и безопасность и много других аспектов.

3. Проблема масштабирования. Проистекает из предыдущего. Для полноценного запуска на скейле и поддержки требуется нормальная доработка. Если ты хочешь 1000 DAU полагаться на LLM для проектирование инфраструктуры и правильной архитектуры работы с данными уже не надежно. Как работать с пользовательскими данными? Как обеспечить соответствие вашего приложения требованиям регуляторов? Как правильно разделить тестовую среду от продакшена? Большинство людей даже не задумываются об этих вещах, а нативно AI закладывает далеко не все. Здесь нужен уже не вайбкодинг, а AI-assisted-кодинг и люди, которые покажут AI что и как делать, давая ему ОС.

Глобальная идея о том, что вайб-кодинг позволит абсолютно всем штамповать крутые продукты - это утопия. Инструмент снизил порог входа в написание кода, но не в проектирование систем и смыслов. Без этого нас ждут поломанные CJM, проблемы с производительностью, дыры в безопасности и прочие прелести.

Причем самое интересное, что вайбкодинг - лишь одно из проявлений AI в нашей жизни, просто самое хайповое. Самих же направлений его влияния намного больше, и каждое имеет свою специфику и подводные камни.

Сейчас с коллегами собираем камерную лабу по этой тематике. Разложим, как на нас влияет AI с разных сторон и что с этим делать.

Анонс уже скоро, а пока давайте вернемся к теме поста: с какими проблемами сталкивались вы, пытаясь сделать продукт чисто на вайбе?

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Как не потерять продукт и архитектуру мышления, когда половину работы делает AI

Вижу, что последний пост очень вам откликнулся - в комментариях развернулось активное обсуждение, где вы делились своими мыслями и кейсами.

Но проблема, которую мы затронули, лежит далеко за пределами только вайбкодинга. С повсеместным внедрением нейросетей многие столкнулись с примерно таким флоу: ты просишь человека сделать работу, он скармливает задачу в LLM и присылает тебе чистую копипасту. Либо ты сам ловишь себя в ситуации, когда бездумно отправляешь сгенерированный текст дальше по цепочке.

Очень часто я слышу мнение: "Если LLM делает работу на уровне среднестатистического сотрудника, то почему бы не заняться копипастой?".

На мой взгляд, тут огромная пропасть. Есть разница между тем, чтобы работать со среднестатистической командой (и самому быть таким же), и тем, чтобы работать в крутом коллективе, который развивается сам и развивает тебя. И главное отличие здесь кроется в том, кто в итоге принимает решения. Я не раз писал про долгосрочные эффекты от бездумного использования ИИ, которые включают снижение когнитивных функций. Слепая копипаста - это прямой путь к такой деградации.

Чтобы системно разобрать эту проблему, 28 мая мы проводим Decision Lab - мини-конференцию про осознанное партнерство с технологиями.

В фокусе - deep dive в то, как пересобрать операционную модель мышления, когда в цепочке принятия решений появляется AI.

За что отвечаю я:
Я забираю техническую и продуктовую логику. Разберем иллюзию всемогущества ИИ и почему систему сначала нужно спроектировать на бумаге, а только потом отдавать на реализацию алгоритмам.

Но продукт не существует в вакууме. Вместе со мной выступают другие ребята-практики, которые посмотрят на проблему со стороны стратегии, продаж и исследований:

• Виолетта Усанова - Fractional COO, ex 4dev.com, Netology, Skyeng, SberEducation. Разберет, какие решения безопасно отдавать ИИ на уровне стратегии, а где бизнесу критически важно сохранить контроль и маркер авторства.
• Свят Дворецкий - Head of Growth в Inxy.io, серийный предприниматель. Расскажет, почему дешевая "AI-персонализация" в рассылках убивает конверсию, и куда реально применять ИИ, чтобы изменить экономику воронки в B2B.
• Виктор Буто - Head of Research ONY (топ 3 в РФ по брендингу). Объяснит, как ИИ помогает в исследованиях искать паттерны, и в каких случаях делегирование ресерча AI - плохая идея.

Прошлую конференцию мы проводили с условием обязательных подписок на спикеров. В этот раз я не хочу абьюзить эту механику: подписка на ребят крайне приветствуется (ссылки зашил в имена), но сам вход свободный.

Единственное - так как это deep dive сессия, количество мест мы строго ограничили для сохранения кулуарности и комфортной секции Q&A.

📅 Когда: 28 мая, четверг, 19:00 Мск.

👉 Занять место и посмотреть детальную программу можно тут

Сходил на открытую лекцию в MIT по системному мышлению. Делюсь инсайтами.

Помните, я недавно писал пост про выбор программы Executive Education? В рамках этого ресерча решил позалетать на открытые лекции разных универов - благо, и MIT, и Stanford проводят их в огромном количестве.

Цели у меня тут сугубо прагматичные:
1. Посмотреть на лекторов и оценить качество подачи материала.
2. Пошерстить чат и понять, что за люди вообще потенциально присутствуют.
3. Оценить применимость отдельных предметов из больших программ к моим профессиональным целям.

В этот раз слушал профессора Джона Стермана. И вот какие главные выводы сделал в контексте моей специфики.

Иллюзия линейного планирования
Стерман говорит, что классическая модель "определил проблему - собрал данные - внедрил решение" сегодня уже не работает. Процессом сегодня управляют непрерывные петли обратной связи. Со своей стороны хочу заметить, что это очень сильно мэтчится с тем, что я вижу в работе с R&D и AI. Поэтому Agile процессы, циклы обратной связи, быстрое прототипирование, one-on-one с командой - все эти всевозможные штуки, направленные как на продукт, так и на команду, являются системной необходимостью.

"Побочных эффектов" не бывает
То, что менеджеры часто называют "непредвиденными побочными эффектами" - это просто результаты слишком узкой ментальной модели. Ускорение разработки - отличный эффект от генерации кода нейросетями. Но если выпустить такой код в коммерческий продукт без проверки, критические баги будут прямой закономерностью. Именно поэтому ревью со стороны разработчиков - это обязательный балансирующий цикл.

Роль "симуляторов полета" в инновациях
Людям бесполезно показывать правильные исследования - они не изменят свои подходы, пока не попробуют сами. В нашей практике роль такого симулятора играет процесс сборки POC. Мы прогоняем логику продукта дешево и тестируем гипотезы в безопасной среде, прежде чем переходить к полноценной сборке приложения.

Спираль переделок
Одной из штук, которую показали на лекции, был симулятор управления организацией. Они очень прикольно показали, что попытки в микроменеджмент и постоянное давление на команду ради скорости - что сегодня вообще очень актуально - приводят к лавине переделок и провалу качества. Системный подход требует прозрачности и работы по четким майлстоунам, а частые запросы промежуточных технических артефактов только создают системное сопротивление.

Вывод из всего этого следующий. Сегодня мы, по сути, находимся в моменте, когда у нас с одной стороны есть хаос внутри и хаос извне. С другой стороны, есть острая необходимость все систематизировать, потому что система - это то, что позволяет нам грамотно управлять рисками, правильно планировать работу и обеспечивать итоговое качество.

В контексте сегодняшнего рынка и сегодняшних продуктов концепция управляемого хаоса становится нормой. Но при этом этот хаос должен быть жестко ограничен рамками инженерного контроля.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Продажи vs Продукт. Почему я позвал хардкорного B2B-сейлза на нашу Лабу

За долгое время работы как в корпорациях, так и в бизнесе, у меня образовался слой задач, которые я люблю и которые ненавижу. Я всегда позиционировал себя как человек с продуктовым мышлением. Мне по кайфу прочувствовать боль аудитории, продумывать бизнес-стратегию, собирать классные продукты и находить какие-то неочевидные решения.

Но вот что я не люблю - так это продажи.

Работая в найме, я очень часто видел огромный разрыв между тем, какой продукт делаем мы, и тем, как его преподносят клиенту. Скажу честно: я недолюбливаю маркетологов и продажников. Потому что часто это история вообще не про продукт. Я по своей сути терпеть не могу приукрашать действительность и пускать пыль в глаза. Я люблю говорить честно, откровенно и прямо. И в классических продажах у меня с этим случался жесткий дисматч.

Однако я не могу не признать, что продажи - это двигатель бизнеса. Без них не будет ничего другого. Сильнее всего я столкнулся с этим, когда начал развивать собственное агентство и образовательные продукты. Мне пришлось самому выступать в роли сейлза. И я могу точно сказать: это нифига не просто.

Продажи требуют очень тонкой связки с самим продуктом. И как человек, который прошел через это, я понимаю, насколько ценен реально хороший специалист.

Сейчас, когда все выстроено вокруг ИИ, на рынке я вижу две крайности, которые убивают любой продукт:
1. Продажа магии. Это когда сейлзы не погружены в продукт и просто приукрашают его, чтобы закрыть сделку. Клиент покупает розовые очки, а затем сталкивается с реальностью, и продуктовая команда вынуждена разгребать негатив.
2. Иллюзия ИИ-аутрича. Многие решили, что лидген можно тупо делегировать нейронке. Закинул ЦА, попросил сгенерить скрипты - и ждешь деньги. Это полный булшит. Получаются сухие, однотипные тексты, которые вообще не цепляют. У аудитории наступает баннерная слепота, потому что отличить норм оффер от ИИ-спама становится невозможно.

Хороший спец по продажам должен быть не только грамотным и погруженным в продукт, но и не подаваться всему этому шуму вокруг AI-сейлзов.

Именно поэтому 28 мая на нашей Decision Lab к нам присоединится Свят Дворецкий.

Свят - Head of Growth и отвечает в своей компании за B2B-коммуникацию. И он как никто другой понимает, что в 2026 году сила ИИ в продажах не в спаме 1000 одинаковых писем, а в том, как он меняет подход к самим продажам: от первичного ресерча до адаптации под конкретного клиента.

Например, мне нереально зашел вот этот пост про проблему читаемости холодных рассылок и как здесь может быть полезен ИИ. И подобных материалов у Свята очень много, поэтому кто интересуется темой продаж - рекомендую подписаться.

А на нашей лабе Свят подробнее расскажет о том, как не потерять человеческую логику на этапе продажи продукта.

Напомню, что зарегаться можно по ссылке.

Учеба в США - почему я не выбрал MBA

Образование в США - наверное, одна из немногих вещей, за которой стоит сюда ехать. Ведущие лабы и близость Силиконовой долины делают учебу здесь привлекательной не только с точки зрения шильдика, но и крутого нетворкинга, а также возможности узнавать инфу про AI из первых рук.

Тема интересная, а достать по ней что-то часто бывает сложно, поэтому в решил в канале подробнее освещать вопросы обучения и своего выбора.

На момент принятия решения о переезде я все еще работал в Pearson и должен был получить американский контракт сразу по прибытии в США. Исходя из этой логики, у меня был план: запросить у работодателя спонсорство MBA для меня, попутно пройдя пару Executive-программ (про них напишу отдельно).

Однако жизнь вносит свои коррективы: в Pearson ограничили бюджеты и заморозили найм в Штатах, а другую работу в США я решил не искать. При этом уехать отсюда, не проучившись, было бы опрометчиво. Поэтому пришлось продумывать новый план и посмотреть на MBA под другим углом.

Цена вопроса
Первое, что отталкивает от местного МВА - жирная стоимость. Фулл-тайм программы легко выходят за $120к за 2 года. В Michigan Ross (которые одними из первых проинвестировали в OpenAI) была гибридная программа (являющаяся одной из лучших в США и включающая обучение в Европе), но и она стоила около $90к. При желании суммы собрать можно, но когда ты живешь не один, находишься в иммиграции, и весь первый год уходит на адаптацию - делать такие инвестиции без предсказуемого и быстрого ROI из своего кармана довольно рискованно.

Релевантность нетворкинга
Подавляющее большинство ребят, обучающихся на МВА - это бывшие технари либо смежные сотрудники, которых поставили на управленческую позицию и отправили учиться управленческим компетенциям. Для меня основная цель нетворкинга - найти потенциальных клиентов, бизнес-партнеров и просто интересных людей. Нетворк же, который дает MBA, часто даст тебе возможность куда-то зарефералиться, а вот все остальное - гораздо реже.

Релевантность знаний
Имея за плечами завершенную магистратуру МГУ, я глянул на список предметов, которые предлагают универы, и был удивлен тем, что на 90% набор совпадал с моей магой. Новых предметов - штук 5 от силы. При этом огромное количество старых и абсолютно не нужных мне: типа экономики, финансов и бухучета. 2 года повторять уже изученное, получая минимум новых знаний и минимальный нетворкинг - явно не то, что стоит $100к+.

Время на обучение
MBA здесь - не та история, которую получится легко совмещать с работой, а если ты делаешь свой бизнес, то сложность возрастает кратно. Чтобы спонсировать свое обучение - надо зарабатывать, а чтобы инвестиция не пропала зря - надо учиться. Получается замкнутый круг.

Кстати, проблемы с нетворкингом, графиком и релевантностью знаний решаются, если пойти не просто на MBA, а на Executive MBA. Но тут есть два "но". Во-первых, это еще дороже. Во-вторых, эта история не подходит мне по опыту - у меня просто нет стольких лет опыта в топ-менеджменте корпораций

Вступительные экзамены
Еще один жирный минус любого MBA - нужно сдавать GMAT и вступительные. Да, есть способы пройти какие-то внутренние курсы, и они пойдут в зачет GMAT (например, так можно было сделать в Ross), но все равно подготовка - это еще один слой работы, который отнимает кучу времени.

По итогу, поресерчив и написав паре выпускников, я понял, что я просто не ЦА МВА. Да, МВА звучит круто, этим можно понтоваться, но лично для меня ценность его минимальна.

Кому подойдет этот трек:
• Если за вас платит работодатель;
• Если вы хотите для себя статус Alumni и привилегии, связанные с ним (закрытый нетворк и понты);
• Если у вас нет управленческого образования - вы точно не пожалеете. Много где обучение строится на кейсах крутых компаний, где вам предстоит работать со стартапами и реальными продуктами;
• Если вы хотите строить корпоративную карьеру и получить оффер через MBA. Видел много таких кейсов.

В следующем посте расскажу подробнее про Executive-программы.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Так ли хорош Claude за $20?

Давние подписчики канала знают, что моя основная модель и главная подписка - это Gemini. Но периодически под специфические задачи я беру подписки на другие сервисы. В этот раз образовался подходящий пул задач, и я взял Claude за $20, но не просто под эти задачки, а решил еще в фулл-тайм пользовании и посмотреть,сможет ли он заменить Gemini для меня.

Задач было много: собрать несколько кастомных скилов, продуктовую доку, презентации, внести пару правок в код и обновить материалы буткемпа.

Начну с плюсов
Хоть я и не кодил прямо очень много, но где я успел попробовать Opus 4.7 - он был реально хорош. Однако это было понятно и без покупки Claude по тому, как модель работает в том же Cursor. Здесь без откровений.

Второй ощутимый плюс - работа со скиллами и агентские задачи. Если хорошо описать задачу через скилл или иметь готовый workflow, модель справляется на высоком уровне, можно почти не париться за результат.

После пользования сервисом у меня остались смешанные впечатления от выполнения непосредственно рабочих задач.

Самое большое разочарование - это лимиты
Подписка за $20 ощущается просто как демо-версия. У меня есть обкатанный workflow создания презентаций: я собираю их в HTML, а затем конвертирую в PDF. Решил применить этот же подход в Claude, и моментально упирался в лимиты. Собираю презу, вношу один цикл правок, начинаю второй - Claude пишет: "лимиты все, приходите в 11". Возвращаюсь в 11, делаю еще пару правок, добавляю слайд - "приходите в 16". В итоге задача, которая должна занимать пару часов, растянулась на весь день!

Для сравнения: в Gemini на таком же воркфлоу я успеваю сделать 3 полноценные презентации до того, как упрусь в ограничения. И даже если упираюсь, Google оставляет доступ к Flash или Thinking моделям и я могу поделать что-то еще. У Клода же даже Sonnet не дает ничего сделать. Из-за этого мой рабочий процесс свелся к тому, что я начинал задачу в Claude, а потом экспортировал ее и добивал в Gemini, потому что ждать отката лимитов было просто невозможно.

Другие минусы, с которыми я столкнулся
1. Удержание контекста. На длинных транскриптах модель периодически теряет детали. При создании документов из таких исходников часто вылезали косяки: использовались не те слова, не те термины. Приходилось тратить время на правку кучи мелочей.
2. Визуал и верстка. Клод делает прикольные штуки, но, как и любая другая LLM, забывает про симметричность, выравнивание и одинаковость блоков. Чтобы поправить дизайн, модель заново перечитывает весь HTML-код, сжигает кучу токенов, и - снова привет, лимиты.
3. Тексты. Раньше Claude был для меня лучшей моделью для написания текстов. Сейчас же его генерации для документации и постов стали слишком пластиковыми и корпоративными. Мне такая тональность вообще не нравится. В плане creative writing Gemini сейчас справляется гораздо интереснее (ну либо он уже мой стиль изучил).
4. Агентская негибкость. Скиллы работают круто, но я почитал, как Клод мыслит: он часто достигает результата через лишнюю перепроверку самого себя, что жрет токены. При этом в базовом интерфейсе нельзя вмешаться в процесс. Если в Manus или Perplexity Computer ты можешь дослать требование агенту на лету и он его учтет, то в Клоде ты сидишь и смотришь, как модель свернула не туда. Написать "не делай так" в процессе нельзя. Приходится ждать конца, тратить токены на переделку и снова лететь в лимиты по кругу. Мне сейчас гораздо ближе человекоцентричный подход, где я могу рулить процессом и корректировать его.

В общем, ИИ-обвязка и агентские фичи сделаны здорово, но пользоваться этим за $20 - боль. Конкуренты дают гораздо больше свободы. В том же ChatGPT или Gemini я редко упирался в потолок. К тому же подписка за 20 баксов в Google дает облако и кучу других сервисов, плюс я делю ее с женой и мамой без доплат, и у них такие же огромные лимиты. А еще можно создать себе 2 акк и добавить в семью 😁

Хватает ли вам лимитов на Claude за 20 баксов или вы уже перешли на 100, или же вообще используете другие LLM?

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Грядущие обновления в линейке продуктов NGI Academy

Сейчас мы активно работаем над форматами академии. Делаем это в связи с тем, что наш основной фокус сейчас - это B2B. Плюс B2C-направление мы подумываем делать на англоязычную аудиторию. Скажу прямо: там просто больше денег и меньше геморроя с доступами и блокировками. А чтобы делать нормально и выходить на другие рынки, нужен ресурс. Поэтому в текущих продуктах будет несколько изменений.

Первое - меняется частота проведения потоков живых буткемпов с моей обратной связью
Изначально я думал, что B2C в России просто пойдет под нож. Высвобождение ресурсов - одна из причин. Живое обучение - это всегда много времени, кроме того, объективно сложно набирать людей под каждый запуск: это отдельный маркетинг, перефокусировка канала на весь период, прогревы и прочее. Я это не люблю.

Но работа с текущим потоком меня в этом переубедила. Каждый раз, работая с группами, я вижу у себя на обучении очень классных людей. Это специалисты из российского бигтеха, ребята из международных компаний, предприниматели с собственными бизнесами и миллионными оборотами. Осознание того, что люди с таким бэкграундом выбрали твой продукт - уже само по-себе приятно. Однако, когда ты слышишь от них позитивную обратную связь, что обучение помогает, что материал крутой и им удается достигать своих целей - это мотивирует еще больше. Более того, есть даже ребята, которые собираются уволиться с текущей работы, чтобы полноценно посвятить время прохождению материала. Все это сформировало у меня мотивацию не забрасывать направление, по крайней мере, пока в России есть доступ в Интернет 😁

Поэтому я решил, что буду проводить живые буткемпы два раза в год - это будут весенние и осенние наборы. Весенний поток уже идет, и продлится до конца июня. Осенний я планирую провести где-то в сентябре, но набор на него открою в начале июня.

Второй момент - для B2C у нас добавится новый продукт
Это будет небольшой self-study курс, который называется "AI-архитектор: управление мышлением LLM". В курсе собрана прямо концентрация того, что я считаю необходимым для каждого человека для базового применения нейросетей в повседневной жизни (список модулей на скрине из LMS)

Там нет той глубины, которая есть в буткемпах. Мы не разбираемся прямо во всех видах нейросетей, не упарываемся в сложные продвинутые техники промптинга, не идем в сложные инструменты, алгоритмы и вайбкодинг. Мы сели и подумали, какие 20 процентов информации обеспечат 80 процентов результата - и вот так этот курс и родился. Каждый его модуль отвечает на вопрос “Как делать Х?”

Он специально сделан на таком понятном и простом уровне, чтобы любой человек мог сразу начать применять нейросети в своей жизни и увидеть первые результаты. Это именно базовая штука.

Продукт будет недорогой, сейчас думаем над ценой, но это будет типа 15-20 тысяч рублей. Доступ на полгода.

С одной стороны, это хороший способ начать работать с нейросетями по цене годовой подписки на них. С другой - это будет входной продукт в экосистему академии, и для купивших его будут особые условия на покупку полных буткемпов.

По сути вы получите скидку к любому тарифу на сумму стоимости этого курса. То есть, допустим, вы купили этот курс за 15 000 рублей, тогда ступень буткемпа по личной эффективности ИИ будет стоить не 40 990, а 25 990.

По содержанию курса там будет 5 базовых модулей. В каждом модуле - подробный конспект, дополнительные материалы, видео, документы и гайды. К каждому уроку будет интерактивная тетрадка NotebookLM с материалами, чтобы можно было легко по этому обучаться. Кое-где также будут упражнения с автопроверкой.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Интересное с Google I/O

Смотрю сейчас конфу от Гугла, которую очень ждал. Из интересного:

1. Представили модельку Flash 3.5 - позиционируют ее в первую очередь как модель для кодинга в Antigravity с какой-то бешенной скоростью. Интересно такое видеть, потому что ранее флешка работала с кодом, ну вообще так себе. А тут Google заявляют, что смогли с ней целую ОС написать.
2. Рассказали про 3.5 PRO - модельку просто упомянули и сказали, что раскатят в следующем месяце, особо подробностей по ней не было
3. Представили режим Spark - работать он будет на базе как раз 3.5 PRO. Я так понял. что это не совсем агентский режим, как в том же Claude, скорее что-то похожее на Perplexity Computer, т.к. говорят, что у каждого будет свое приватное облако для работы этого агента, в котором парралельно будет крутиться Antigravity. Spark будет доступен 24/7 c любого устройства. Можно создать свои скиллы, загрузить готовые и много чего другого. Доступ к режиму открывают с сегодняшнего дня для бета-тестеров и в ближайшее время для пользователей нового тарифа Ultra.
4. Новые тарифы - кстати о тарифах. Наконец-то добавили средний тариф за $100 в месяц. В нем как раз будет доступен Spark в первую очередь. А цену дорогого тарифа, который ранее был $250 - снизили до 200 (давно пора, вообще не понимаю, кто им пользовался). Основные отличия самого дорогого тарифа от среднего - в лимитах.

Сейчас прямо в предвкушении нахожусь, чтобы проапгрейдиться. Ну и рад, что не взял годовую подписку на Claude.

Из того, что есть и можно пощупать сейчас - обновленные приложения Antigravity и Gemini

Antigravity интересен будет не всем, а вот апку для Gemini прокачали прилично.

• Добавили отдельные пространства для генерации картинок и видео. Работать они будут на базе новой модельки Omni - которая будет сочетать в себе все лучшее от Veo, Nano Banana и Gemini.
• Добавили возможность выбирать Thinking Level для более сложных задач
• Добавили режимы Deep Think и Agent. Раньше они были доступны только для энтерпрайзов. Agent нужно включать через участие в Google Labs.
• Прокачали интерфейс: Canvas теперь выглядит удобнее, сам интерфейс в целом. выглядит приятнее, новый сайд-бар более компактный
• Можно теперь создать свой аватар и загрузить в Gemini для использования в генерациях
• Добавили возможность посмотреть часовые и дневные лимиты

Жду, когда откроют доступы и сразу пойду тестить, смогли ли Google снова всех обскакать, предварительно отстав или Gemini все еще слаб в агентских сценариях

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Пощупал новую Antigravity и Gemini Flash 3.5

В общем, скачал я обновленную апку. Сейчас как раз делаю лендинг для селф-стади курса. На нем и решил затестить новую модельку и приложение. Задача была создать немного видоизмененный дизайн на базе того, что имеется и упаковать это в новый продукт.

Немного про экспририенс пользования самим приложением
Гугл, конечно, как всегда намудрили с пользовательским опытом. В приложении нажал на кнопку “Обновиться” - у меня открылась новая апка Antigravity. Хотел поправить там руками код в паре мест и бац - нифига. Нет возможности ничего руками править. То есть даже если вам просто надо текст поменять - просите агента. Начал шерстить по настройкам, думал, что тут как в курсоре сделали 2 режима: Агента и IDE, но нет. Оказалось, что IDE они вынесли в отдельное приложение. Я пошел его качать, а оказалось, что оно уже у меня поставилось на компьютер вместе с обновлением. Очень кривой опыт…

Но глобально: теперь у нас есть два приложения. Antigravity - а-ля кодекс, где вы вообще кода не касаетесь, просто чатитесь, моделька за вас все делает. И Antigravity IDE - форк VS-code с более привычным интерфейсом. В целом, я понимаю, почему гугл это сделали, и ход разумный, но переход могли бы сделать более плавным и понятным, хотя бы на этапе онбординга. Учитывая, что Antigravity IDE используют разрабы в том числе.

Сама апка стала более агентно-ориентированной. Выскакивающие-вопросы (как в приложении Claude), моделька Flash ведет себя более проактивно (про нее ниже). В общем, апдейт выглядит прикольно, но с ложкой деготя, о которой писал выше.

Про Gemini Flash 3.5
Отмечу, что это первые впечатления, но модель меня нереально удивила!

Начну с того, что, она офигеть какая быстрая. Я дольше наговаривал свои промпты, чем она тратила время на реализацию моих идей. Скорость реально удивляет. По ощущениям даже быстрее Composer-а от курсора. Но фиг с ней со скоростью, что с качеством? Честно - я тут ожидал кривой верстки и других косяков, открыл браузер посмотреть результат - и….

Я их практически не увидел. Моделька вообще в легкую реализовала мои замыслы по журнальной верстке, придумала прикольные анимации, сделала нужную компановку, при этом если раньше Flash упрощала визуалы, то сейчас у меня сложилось ощущение, будто я использую не Gemini Flash, а что-то опусо-подобное, так как модель очень неплохо запилила фронтенд.

Другой момент который хочется отметить - агентность модели. Она реально стала более проактивной. В ситуациях, когда я давал ей несколько задач, например, убрать какой-то шрифт в существующем блоке и сразу приступить к новому - она сначала серчила кодовую базу, потом сама переключалась в режим Plan и присылала мне на согласование план изменений, и только после этого приступала. Опять-таки, это нормальный патерн для Opus, но на маленькой и быстрой модели это было неожиданно.

В итоге на то, чтобы состряпать лендинг, параллельно пописывая этот пост, я потратил 40 минут. Результат - на видео выше. Нужно сделать пару косметических правок, но каркас готов.

По поводу лимтов. На PRO подписке на весь лендинг + платежная страница + backend - ушло всего 20% от моего пятичасового лимита! Модель я использовал Gemini 3.5 Flash (High)

Флешка полностью разрушила мой скепсис по отношению к себе и сразу залетела на роль основной повседневной модели для кодинга. Теперь интересно, если Flash та прокачали, насколько крута будет 3.5 PRO?

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Про важность бэкапов и автономность агентов при работе с продакшн-кодом

Вайбкодинг - это та сфера, где цена ошибки может быть ну очень высокой, а тебе нужно постоянно перестраховываться. Сегодня у меня произошел кейс, когда как раз эта самая перестраховка меня спасла.

Решил я в свою LMS, которая крутится в проде уже больше года, добавить одну маленькую функцию - автодобавление пользователей при покупке на сайте. Раньше делал руками, но для селф-стади это неудобно. Идея максимально простая: человек делает покупку через Юкасса, от их апи приходит ответ, у меня по заданным пользователем имени и e-mail создается юзер, ему назначается курс и отправляется письмо на почту с магической ссылкой для логина.

Методы создания юзера у меня уже были написаны, нужно было просто добавить эту ручку и логику отправки писем.

Решил особо не париться и не переключать среду на тестовую из-за такого мелкого изменения (и зря).

Свой код я абсолютно всегда покрываю тестами и LMS у меня тестами покрыта вдоль и поперек. Все стейты, включая “пустое состояние”, когда нет ни курсов ни пользователей, для этого есть отдельный метод. который как раз всех этих пользователей очищает. А сами эти тесты у меня лежат в отдельной папочке, чтобы не дай бог не активировать их случайно, т.к. их функция по-сути, разовая, при первом развертывании самой системы.

Ну и вот, функция хоть и простая, но мне было лень лишний раз что-то согласовывать - поэтому я запряг под эту задачу Opus 4.6. В промпте также попросил написать тест этого функционала, чтобы я мог его потом прогнать. Опус все сделал, но случилось то, за что я ненавижу эти модели - он решил быть слишком самостоятельным, и, написав тесты для нового функционала решил, что надо бы и остальные тесты прогнать. И пока я отошел налить себе чаю, этот негодяй сделал отдельный скрипт для запуска вообще всех тестов, который включал как раз ту самую запретную папочку 😁

Что он снес? Да вообще все. Оставил только тестовых юзеров, удалил из LMS все материалы, всех пользователей, конспекты, и вообще все. Но проблему удалось решить буквально за минуту.

Во-первых, в Supabase у меня настроен регулярный бекап, собственно, который я заюзал, чтобы откатиться на несколько часов назад.
Во-вторых, зная о наличии у меня такого теста, я ожидал, что рано или поздно такая фигня произойдет, поэтому написал отдельный скрипт, который периодически парсит БД проекта и сохраняет ее у меня на сервере раз в сутки.
В-третьих, что касается материалов - у меня сохранены дубликаты в Affine в маркдауне, на случай, если все бекапы придут в негодность.

Тут первый слой защиты сработал, остальные не понадобились.

Позабавила, конечно, реакция агента, когда я сказал ему, что он снес базу 🤣

Короче, какие выводы для вас, дорогие друзья:

1. Даже делая маленькие изменения лучше переключайтесь между тестовой и продакшен средой;
2. Всегда делайте бекапы;
3. Opus - демон, доверять которому себе дороже 😅

В таком контексте даже дропнув БД в продакшене - сможете сделать вот такой скрин и поугорать над ситуацией, а не думать, о том, как можно было бы этого избежать.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Обновил подписку Google до Ultra

Пока я жду раскатки агента Spark - решил посмотреть, что классного дает подписка Ultra на текущий момент и какие апдейты стоят внимания. Делюсь тем, что попробовал и обнаружил за эти дни.

Режим Agent
Пока Spark недоступен - в ультре дают доступ к режиму Agent, который тесно интегрирован с экосистемой гугла. Он все еще висит с надписью бета. Сам функционал в ультре есть уже давно и морально устарел, оно понятно, иначе бы спарка не было. Но я потестил и мне есть, что о нем сказать.

Агент данный ленивый и склонен падать при выполнении задач. Отправлять его делать полноценную работу за вас не получится, но что он хорошо может - это работать с экосистемой гугла. Например, у меня есть тетрадка в NotebookLM с кучей документов (больше 100). Мне нужно было на их основе создать серию вебинаров. Агент неплохо справился с извлечением и структурированием релевантной инфы. Сделал довольно быстро, но провалился в создании артефактов. Я попросил его создать гугл доки по каждой теме с подробным овервью. Получилось 7 доков длиной по 5 абзацев. Короче, штука для анализа полезная, но для синтеза - такое. Ждем Spark.

Deep Think
А вот что действительно прикольно - дополнительный режим размышления. Когда Gemini запускает несколько независимых агентов с сильным эффортом и пыхтит над вашей задачей. Результаты получались намного лучше, чем просто через взаимодействие с моделью. Где раньше нужно было 2-3 итерации правок - теперь они не нужны. Минусы тоже есть:
• на большом контексте выполнение задачи падает с ошибкой, ту же огромную тетрадку в NotebookLM вы не загрузите;
• периодически такой режим уходит в луп: пишет, что работает над задачей, но интерфейсно просто зависает.

Daily Brief
Офигенная фича. Не знаю, только в ультре или нет, но работает так: модель анализирует вашу почту, календарь, историю диалогов и составляет не просто список дел, но еще и экшн-поинты и быстрые действия к ним. Например, пригласили на встречу - предлагает подготовить артефакты или совершить другие действия. Нажимаешь на кнопку - ты уже в новом чате. Причем что круто - если я анализировал транскрипт встречи с Gemini - оно оттуда для меня извлекает нужные ту-душки.

Antigravity 2.0
UX здесь максимально тупой, много времени потратил чтобы разобраться, например, почему агент сам апрувит свой план и без моего ведома (о чем писал Тимур). Но в целом - тулза свою работу делает. Понимаю причины, по которым им не захотят пользоваться разрабы, но для меня, как манагера - это вполне годный инструмент. По модели Flash 3.5 впечатления все так же положительные, порой кажется, что она делает работу лучше Pro 3.1 (чаще именно флешкой работаю). По поводу лимитов: Opus 5-часовые так же быстро улетают, но при этом ресетятся быстрее (раньше бывало надо 3 дня ждать, а тут вечером сжег их, утром - снова 100%). А вот на Gemini лимиты как будто бесконечные. Я занялся рефакторингом LMS: нужно было полностью переписать доку, добавить Английский + перевести все на новый дизайн. Над одной из задач агент пыхтел 1.5 часа. За все это время лимиты Gemini не упали ниже 80%.

Доп плюшки
В подписку входят кредиты в Google Flow, подписка YouTube Premium, 20 ТБ облака и куча всяких других штук. Облако я и 5 ТБ не знал куда деть, что делать с 20 - придется придумывать 🙂 Ютубчик - всегда приятно, особенно с количеством рекламы в США. Что касается Google Flow - тут на Ultra вы можете работать без оглядки на лимиты. Не то что бы на Pro их не хватало мне. Но сейчас я вообще могу спокойно экспериментировать и создавать видео. В связке с Flow еще успел потестить функцию аватара: вы можете сохранить свое лицо и голос и потом на их базе создавать картинки и видео. Клонирование голоса у гугла работает неплохо (хоть я все еще слышу артефакты), а вот видео с вами в главной роли - работает с переменным успехом. Я бы сказал, вы будете либо очень на себя похожи, либо вообще не похожи примерно 50 на 50.

В общем, апгрейдом пока доволен, но решение оставлять подписку или возвращаться на PRO - приму после тестов Spark.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Сделал нейрослоп, чтобы вам не пришлось: тест Gemini Omni и приглашение на Decision Lab

Уже завтра у нас состоится Decision Lab - тот самый мини-ивент про операционную модель мышления и осознанное партнерство с технологиями, о котором я писал в прошлом посте. Много расписывать про сам ивент здесь не буду, моя главная задача - сделать пост-напоминалку, чтобы как можно больше из вас успели занять места.

Занять место и посмотреть детальную программу можно тут.

Но пост не был бы моим, если бы я просто прикрепил сухой анонс. Так совпало, что Google выкатили новую модельку Omni и функционал аватаров, а у меня на Google Flow скопилось приличное количество кредитов. Мне стало скучно, и я решил поэкспериментировать: собрать полноценный трейлер в стиле голливудского техно-триллера и засунуть туда всех наших спикеров (меня, Свята, Виктора и Виолетту), чтобы наглядно подсветить проблематику ивента.

Результат - на видео ниже. Скажу честно: с точки зрения сюжета и смыслов получилось неплохо, а вот с точки зрения технической реализации... весьма так себе. Сразу опустим момент с дергаными переходами между сценами — инструмент просто не поддерживает продолжение генерации (это умеет делать только Veo 3.1, но на ней пока недоступно совмещение аватаров и генерации по фото).

Что я понял по итогам этого теста? Главные инсайты по свежей генерации видео от Google:

1. Это ОЧЕНЬ долго при среднем качестве. На минутный ролик я убил больше двух часов чистого времени. Нейросеть постоянно ломает физику, путает ракурсы и теряет сходство. Чтобы создать реально качественный минутный ролик хотя бы с одним консистентным персонажем, закладывайте часа четыре. Для коммерческого продакшена или рекламы технология в таком виде пока неприменима.

2. Функционал Avatar - лотерея 50 на 50. Я сделал две итерации себя. В первый раз внешне получился вообще не я (только отдаленно в профиль), зато голос скопировался идеально. Во второй раз (этот аватар как раз в финале видео) - визуально сходство сильное, особенно на последнем кадре, но голос вообще чужой.

Совет для генерации аватара: записывайте исходник без очков, при идеальном дневном свете (перед окном) и в абсолютно тихом помещении (в Америке найти такое - отдельный квест, чтобы голос нормально скопировался). И обязательно прикрепите к аватару две свои фотографии - в профиль и в анфас. Качество станет ощутимо лучше. А вот функция “создания персонажа” (Character) в Flow для реальных людей оказалась бесполезной - качество не улучшает, она скорее для вымышленных героев.

3. Генерация людей по фото (остальные спикеры). Здесь тоже нужно загружать сразу несколько референсов человека.

Забавный инсайт:

чем больше у человека волос на голове и лице, тем лучше нейросеть ловит сходство! Свят (с его прической и бородой) получился максимально похожим. Виктор из-за выбритых висков на фото вышел менее узнаваемым. Виолетта - по волосам попадание есть, но лицом получилась скорее её родная сестра, чем она сама.

В общем, включайте наш ИИ-трейлер, оценивайте масштабы нейрослопа и приходите завтра разбираться, как со всем этим жить и работать.

Кратко напомню, что разберем на Decision Lab уже завтра:
• Я забираю техническую и продуктовую логику. Разберем иллюзию всемогущества ИИ и почему систему сначала нужно спроектировать на бумаге, а только потом отдавать алгоритмам.
• Виолетта разберет, какие решения безопасно отдавать ИИ на уровне стратегии, а где бизнесу критически важно сохранить контроль.
• Свят расскажет, почему дешевая AI-персонализация в рассылках убивает конверсию и как реально применять ИИ в B2B-воронках.
• Виктор объяснит, как ИИ помогает искать паттерны в исследованиях и когда делегировать ресерч машине - худшая идея.

📅 Когда: 28 мая (завтра), четверг, 19:00 Мск.

Вход свободный, но нужна регистрация.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

До нашей мини-конфы осталось 2.5 часа и всего 10 свободных мест!

Кто не успел еще зарегаться - есть возможность заскочить в последний вагон. Моя тема - на скрине.

Уже посмотрел презы других ребят на прогоне - там топ! Рекомендую залетать со старта, так как доклады очень хорошо складываются в один стори-телл, который я как раз буду завершать своей частью!

Регистрация тут

Капитализм VS Здоровье: почему в США всем плевать на то, что нас убивает

Одна из вещей, которая все сильнее бросается нам в глаза за время жизни в штатах - это то, что здоровье человека здесь даже не в первой десятке приоритетов. Очень часто на него просто забивают в угоду корпоративным финансам и бесконечному росту.

Начать можно с самого безобидного - культуры переработок
Это подается как местная особенность и норма. Я постоянно вижу, что Настя в резидентуре фигачит по 90 часов в неделю и здесь считается нормальным графиком. Женщины работают буквально до самых родов, потому что равноправие (а что вы хотели?).

Другой пример - знакомый инженер из калифорнийского стартапа, который пашет по 14 часов в день, будучи здесь. Последние 3 недели он в командировке в Китае вообще не спит: днем нужно работать с Китайцами, а ночью - созвоны с США.

Но культурный аспект - это полбеды. Зачастую люди сами на это идут и потом разгребают последствия. Куда страшнее то, что делают корпорации на системном уровне, и как это буквально убивает.

Еда, которая нас травит
Пост вдохновлен скандалом, с компанией Driscoll’s, который прогремел на прошлой неделе. Это компания, контролирующая около трети всего ягодного рынка США.

При независимых тестах выяснилось, что при выращивании ягод в Калифорнии они используют фумиганты и пестициды. И проблема не только в том, что их дерьмовые ягоды здесь везде. Плантации находятся вплотную к жилым кварталам и школам. В районах Калифорнии, где их распыляют, зафиксирован резкий всплеск онкологии: риск развития рака (включая детскую лейкемию) там выше почти на 40%. FDA не особо спешат открывать дело в их адрес.

И это не разовая ошибка, а норма. В США официально разрешены пищевые добавки, пищевые красители (вроде Red 40 или Yellow 5) и консерванты, которые запрещены в Европе и большинстве стран мира из-за токсичности и канцерогенности. Кукурузный сироп, который всюду пихают - самое безобидное. Оказывается, возможность стать жирным диабетиком - это лучшее из возможного. Куда хуже - то, что в составе большинства продуктов находится легализованный яд.

Мы не покупаем американские сладости, дешевые продукты типа хлеба и прочее местного производства: мы тратим кучу времени и денег на поездки в разные магазины, чтобы где-то взять европейскую или латиноамериканскую продукцию, найти фрукты и овощи без пестицидов. Но даже с таким подходом мы вынуждены ходить в магазины со специальным приложением, которое чекает конкретных производителей на вшивость, чтобы понимать, что мы не несем домой канцерогенную дрянь.

Историческая халатность
И такое отношение - не проблема настоящего, а фича американской системы. Достаточно вспомнить несколько громких прецедентов:

- Женская гигиена. Johnson & Johnson десятилетиями знали, что в их детском тальке содержится асбест, вызывающий рак яичников у женщин, но продолжали продавать средства гигиены. Потому что прибыль. В 2018 году суд обязал их выплатить $4,7 млрд 22 пострадавшим женщинам. Против компании было подано более 30 000 исков.

- Тефлон DuPont. Химический гигант DuPont больше 30 лет сливал в воду отходы от производства тефлоновых сковородок (PFOA/PFOC). У людей рождались дети с мутациями, целые города болели раком, и понадобились десятилетия судов, чтобы хоть как-то привлечь их к ответственности. Компания о проблеме знала, но ничего не предпринимала, потому что зарабатывала тонны бабла. Про это даже сняли очень крутой фильм «Темные воды» (рекомендую).

- Вода в Мичигане. Недалеко от нас есть город Флинт. Там из-за экономии бюджета на замену старых труб в 2014 году отравили свинцом через водопровод весь город. Настя рассказывала, что к ним в больницу до сих пор поступают люди с признаками отравления, типа рассыпающихся зубов…

Глядя на всё это, лишний раз задумываешься: а какой вообще смысл жить в США? Какой толк от карьерных возможностей, высокого уровня жизни, если всё, что ты потребляешь - от воды и «полезной» клубники - пытается тебя убить, чтобы кто-то заработал.

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Запись эфира “Как принимать решения в эпоху AI: от стратегии до внедрения”

Друзья, как вы знаете, вчера прошел первый из стримов нашей лабы. Получилось примерно 1:50 полезного контента. Подобные мероприятия планируем продолжать с некоторой периодичностью.

Запись можно посмотреть тут

Презентации и ссылки на спикеров (подписывайтесь на ребят, чтобы у них было больше мотивации проводить такие штуки)
1. Стратегия - Виолетта Усанова (Tomorrow University, Germany; NGI Academy) - презентация
2. Исследования - Виктор Буто (Head of Research ONY) - презентация
3. Продажи - Свят Дворецкий (Head of Growth в Inxy.io)- презентация
4. Продукт (мой блок) - презентация

🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов

Раскатили доступ! Ждите ревью в начале недели)

P.S. Мучаю его уже 4 часа. Ох какое количество контента я вам подготовлю… Гугл - как всегда, отличились и выпустили сырой продукт.

Если коротко: работает круто, но обвязка просто отстой. Пришлось мучить его, узнавать подробности по среде выполнения и создавать дополнительные скиллы с правилами поведения, чтобы выполнять нужные мне задачи. Я, конечно, понимаю, что это Beta, но не ожидал, что до такой степени 🤣

Ваши скиллы из Claude - тут не заведутся сходу. Сейчас делаю скилл для адаптации скиллов.