00:00 С чего начать изучение агентов.

00:20 Первый уровень – обычный чат с LLM, но он плохо держит контекст и требует много ручных промптов.

01:21 Второй уровень – простые агентные приложения с папками, процессами, промптами и skills.

03:22 Третий уровень – coding agents, которые уже работают с файлами, устройством и сервером.

04:39 Сильный агент держится на памяти, базе данных, skills и настройке под себя.

06:00 С агентом можно общаться через Telegram, а сам он работает на сервере или Mac mini и выполняет задачи.

07:57 Всё, что связано с онлайном и API, можно глубоко автоматизировать – пример с ChatPlace и инста.

Записки AI энтузиаста.

Как заработать в эпоху AI-агентов?

Мы часто собираемся с друзьями в дискорде и разгоняем гипотезы, как можно получить максимум с текущего рынка.

Самое интересное, что мы 2-3 часа болтаем в дискорде и все это время идет запись.

Далее каждый участник беседы скармливает запись своему агенту.

Агент уже анализирует разговор и ищет рабочие гипотезы.

В итоге каждый из нас пришел к выводу, что нужно заниматься slop-спам контентом и создавать MCP надстройки для агентов.

Этот кейс тоже доказательство, что AI-позволяет привлекать тонну трафика.

Уже факт, что каждый второй из вас пересядет на агентов, но заработают больше всех те, кто построит инфраструктурные проекты вокруг агентов.

Например, я строю такой проект, можете своему агенту/claude доку скормить – https://docs.edgelab.su

Записки AI энтузиаста.

Лучшая клавиатура для Claude code 😁

Записки AI энтузиаста.

Готовлю Воркшоп «Как запустить своего Claude code агента»

Программу создаю очень простую, чтобы каждый без технических навыков мог за пару часов поставить себе рабочую версию агента.

Подсоединить к телеграму и начать взаимодействовать с агентом через голос.

И сразу начать внедрять в свою жизнь.

Без ноутбука, без курсора, без сайта Claude – только телеграм.

Поэтому важно внимательно продумать каждый шаг flow участника программы.

И самая главная проблема, чтобы по ходу не отвалилось ничего и не забылось.

Поэтому последние пару дней пишу тесты, уже более 460 тестов написал со своим агентом.

До конца недели продумаю каждый шаг, чтобы тесты могли предотвратить критические ошибки участников воркшопа.

На скрине вы видите, как идет подготовка.

Записки AI энтузиаста.

Загрузил агенту маркетинг скиллы, теперь он знает как правильно упаковать оффер.

Предлагает увеличить цены на продукт, увеличиваем или нет? 😆

Записки AI энтузиаста.

16 апреля в Москве буду участвовать в панельней дискуссии на тему «Как использовать AI агентов в бизнес процессах».

Вход свободный, но нужно заранее зарегистрироваться.

Приходите, пообщаемся:
https://luma.com/kbe1kym3

Записки AI энтузиаста.

Как не утонуть в AI-гонке. Метод Карпати.

Каждый день – новая модель, новый фреймворк, новый агент, новые сервисы/скиллы.

Ты читаешь, сохраняешь, кидаешь в закладки. Через неделю не помнишь половину. Через месяц – ничего.

Это не лень. Мозг не справляется с 10+ потоками новой информации в день. 30–40% полезного просто теряется.

Знакомая история: создал закрытый Telegram-канал, скидываешь туда всё подряд. Или в «Избранное». Или в заметки на iPhone.

Ссылки, посты, скриншоты – копится, но толку ноль. Через месяц там каша из 100 сообщений, в которой невозможно ничего найти.

Karpathy недавно рассказал, как решает это. Пост набрал 2.3 миллиона просмотров и 15 тысяч закладок. Потому что у людей реально болит.

Я себе внедрил его метод, рассказываю как теперь это работает у меня.

У меня есть агент – Arthas Inbox. Я кидаю в него вообще всё. Ссылки на статьи, посты из Telegram, YouTube-видео, репосты, сообщения.

Реальный юзкейс:
Уведомление в тг бот пришло, что стрижка через 3 дня – репостнул туда. Увидел интересный тред про новую модель – кинул. Не сортирую, не думаю куда. Просто кидаю.

Дальше работает агент.

Суть метода – три папки и один файл-схема.

raw/ – свалка. Сюда летит всё, что я закинул. Без сортировки, без папочек.

wiki/ – организованная база. AI сам читает raw, раскладывает по темам, находит связи между тем, что ты кидал на прошлой неделе, и тем, что закинул сегодня.

outputs/ – ответы на твои запросы.

В корне – файл-схема, которая объясняет агенту правила. Как Карпати говорит – «super simple and flat». Просто текстовый файл. Никаких баз данных, никаких плагинов.

Зачем это нужно.

За неделю у меня в inbox накапливается 30–50 единиц контента. Когда хочу написать пост – не лезу гуглить и не листаю закладки.

Спрашиваю агента: какие есть идеи, о чём можно написать? Он уже знает всё, что я кидал. Мы на базе этого начинаем работать – пост получается актуальным, потому что основан на том, что реально зацепило за последние дни. Не высосан из пальца.

Хочу внедрить в свою работу новые инструменты?
Пишу агенту и он предлагает, что мы уже накидали за последние недели и я сажусь тестировать/внедрять.

Что дальше.

В планах – добавить автоматический парсинг Twitter. 20–30 аккаунтов топовых ребят в AI агентах, которые пишут сильные треды и статьи. Их твиты и статьи будут автоматически попадать в отдельную базу – AI X Smarts.

Итого поток информации из двух источников: то, что заметил сам и закинул вручную, плюс X, который пополняется автоматически.

Два потока в одну систему. Ручной и автоматический. Агент обрабатывает оба.

Ставьте 🔥, если у вас такая же боль и этот метод для вас полезен.

Записки AI энтузиаста.

Почему AI-агенты умнее ChatGPT.

Самая частая жалоба: «ChatGPT выдаёт ерунду», «Claude галлюцинирует», «агенты не работают». Вывод – модели тупые.

Модели уже решают задачи лучше большинства специалистов. Проблема не в интеллекте. Проблема – как ты с ней работаешь.

Четыре причины, почему «не работает».

Первая – слишком большая задача без контекста. «Сделай мне телеграм бота для поддержки».

Агент не понимает, что ты имеешь ввиду – и начинает галлюцинировать. Задача размытая, контекста ноль.

Вторая – ты не готовишь почву. Я перед работой с агентом сначала иду в ресерч.

Нужно тг бота для поддержки?

Говорю агенту: давай посмотрим практики тг ботов в гитхабе, найди мне примеры.

Разработчики всегда публикуют свои подходы. Из этого ресерча вытаскиваем инструменты, паттерны, архитектуру. Создаю скилл – набор инструкций, который агент использует каждый раз. Контекст собран – осталось написать Roadmap.

Третья – нет learnings.

Ты поправил ошибку, агент кивнул – и через день повторил.

Если у агента нет файла, куда он записывает твои правки – он не растёт. А когда есть – каждое уточнение остаётся навсегда. Не в контексте диалога, который исчезнет завтра, а в файле, который живёт месяцами.

Несколько итераций – и ты получаешь помощника, заточенного под тебя.

Последнее четвертое, самое важное уточнение для агента – описать свое видение, какой результат ты хочешь получить.

Например, хочу бота с такими то инструментами, чтобы я мог в пару кликов видеть историю переписок с клиентами и выдавать доступы к материалам, клиентов будет около 500 онлайна ежесуточно и нужно рассчитать нагрузку.

И только тогда агент распишет отличный план реализации твоего проекта.

В такие 4 простых шага вы создали контекст вокруг агента.

Далее дело техники и наличие правильных скиллов:

Описать Vision и собрать референсы –> Roadmap –> спецификация –> реализация –> много тестов –> фикс багов –> готово

И создание тг бота это лишь пример, к любой задачи вы подходите с такими правила создания контекст.

Самый ценный навык для человека в 2026 году – это уметь создавать контекст для своего агента.

В ближайшие недели откроется вход в наше сообщество EdgeLab, где мы уже работаем и учимся с нашими агентами.

Сайт здесь, следи за обновлениями и там же можно встать в waitlist.

Я хочу создать первое agent first сообщество, где участники будут учится и внедрять инструменты вместе со своими агентами.

Записки AI энтузиаста.

Поймут только пользователи Claude code.

Записки AI энтузиаста.

Первое, что может агент автоматизировать до 90% – это маркетинг.

Анализ аудитории, создания офферов и креативов.

Неважно, ads или вертикальный контент.

P.S.

В сообществе edgelab заканчиваем тесты уже на следующей неделе.

Моя идея простая, человек приходит в сообщество –> за пару часов ставит свою первую версию агента –> и начинает тестировать скиллы и процессы.

Далее в рамках сообщества обучение, как правильно оркестрировать агентами.

Обучение в формате базовых уроков и еженедельных зум эфиров с разборами кейсов.

На такие зумы приглашать будем опытных специалистов из AI индустрии, каждый будет делиться своим личным опытом, как он оркестирует своими агентами под свои задачи.

Еденедельные разборы кейсов от рутинных и до полноценных бизнес процессов.

Подробности все здесь, изучайте.

Записки AI энтузиаста.

Агент пишет новый гайд, как запустить агента Claude code на сервере.

Особенно много проблем на старте на этапе регистрации для РФ граждан, поэтому нужно придумывать разные схемы.

Описал агенту эти схемы, теперь пишет инструкции.

Даже пометил, чтобы законы РФ изучила 😆

Записки AI энтузиаста.

Это безумие, но агентов нужно строить почти так же.

Посмотрите фрагмент с подкаста Александра Соколовского с Евгением Овчинниковым.

Модели будут умнеть каждый квартал, а систему потом вам переделывать будет сложно.

Уже сегодня важно уметь передавать агентам не конкретные задачи, а принципы.

Как решается задача, уже не имеет значения. Если задача в рамках стратегии и выполнение задачи в рамках правил (скорость, эффективность, следование регламентам, тесты прошли все).

Но базу нужно уметь построить, поэтому фидбэк агенту и его learnings на начальной стадии важный процесс, принципы и регламенты строятся на основе вашей обратной связи.

А когда агент уже напитан базой, тогда уже начинается ускорение и рост по параболе вашей эффективности.

Как бы это безумно ни звучало, это уже так.

Человек – бутылочное горлышко чаще всего в AI-агентах, поэтому важно себя убирать с процессов и дать агенту больше свободы.

Записки AI энтузиаста.