Второй сезон в клубе по разработке ИИ агентов скоро стартует.
Анкеты принимаю до 21 сентября включительно. Старт 22 сентября.
В первый месяц:
1) Как устроена языковая модель: токены, контекстное окно, температура, почему она не считает и уверенно врёт.
2) Инструменты и агентность: что происходит при вызове инструмента и откуда берётся цикл агента.
3) Контекст как ресурс: что занимает окно, пересказ истории против обрезки и чем за это платят.
4) LangGraph: состояние, узлы и рёбра, условные переходы, циклы и возврат после остановки.
Со второго месяца общий проект, агент археолог легаси: обход репозитория, граф зависимостей, ответ с цитатами кода, проверка гипотезы запуском проекта.
Есть второй режим участия, наблюдатель.
Участник пишут часть проекта, наблюдатель код не пишет.
Остальное то же: встречи по вторникам в 18:00 мск и запись, репозиторий, уроки курса, чат клуба.
5 000 ₽ в месяц, оплата помесячная. Цена одна для обоих режимов.
Устройство сезона и анкета в посте набора.
Анкету присылайте в личку, @DJWOMS.
И напишите какой режим берёте, участник или наблюдатель.
Анкеты принимаю до 21 сентября включительно. Старт 22 сентября.
В первый месяц:
1) Как устроена языковая модель: токены, контекстное окно, температура, почему она не считает и уверенно врёт.
2) Инструменты и агентность: что происходит при вызове инструмента и откуда берётся цикл агента.
3) Контекст как ресурс: что занимает окно, пересказ истории против обрезки и чем за это платят.
4) LangGraph: состояние, узлы и рёбра, условные переходы, циклы и возврат после остановки.
Со второго месяца общий проект, агент археолог легаси: обход репозитория, граф зависимостей, ответ с цитатами кода, проверка гипотезы запуском проекта.
Есть второй режим участия, наблюдатель.
Участник пишут часть проекта, наблюдатель код не пишет.
Остальное то же: встречи по вторникам в 18:00 мск и запись, репозиторий, уроки курса, чат клуба.
5 000 ₽ в месяц, оплата помесячная. Цена одна для обоих режимов.
Устройство сезона и анкета в посте набора.
Анкету присылайте в личку, @DJWOMS.
И напишите какой режим берёте, участник или наблюдатель.
👍4🔥1🎉1
Git Worktrees, чтобы агенты не мешали друг другу
Несколько агентов, которые работают над одним кодом, надо развести по рабочим каталогам.
Git Worktrees даёт каждому агенту свою рабочую копию репозитория, привязанную к своей ветке. Агент редактирует файлы у себя и не трогает то, над чем работает другой агент.
Изоляция нужна только на время работы. Слить изменения в общую ветку всё равно придётся и будут конфликты. Worktrees убирают хаос в процессе, но остаётся вопрос объединения результата.
Параллельность окупается там, где работа делится на независимые куски. Где каждый шаг опирается на предыдущий, лишний агент выигрыша не даёт.
Речь только про одновременную работу над одной задачей. Checker из прошлого поста работу с maker не делит, он смотрит на готовый результат чужими глазами и стоит один лишний прогон.
Разводить по Worktrees стоит то, что действительно независимо. Три агента на связной задаче напишут три разных варианта одного и того же, а сводить их будете вы.
Несколько агентов, которые работают над одним кодом, надо развести по рабочим каталогам.
Git Worktrees даёт каждому агенту свою рабочую копию репозитория, привязанную к своей ветке. Агент редактирует файлы у себя и не трогает то, над чем работает другой агент.
Изоляция нужна только на время работы. Слить изменения в общую ветку всё равно придётся и будут конфликты. Worktrees убирают хаос в процессе, но остаётся вопрос объединения результата.
Параллельность окупается там, где работа делится на независимые куски. Где каждый шаг опирается на предыдущий, лишний агент выигрыша не даёт.
Речь только про одновременную работу над одной задачей. Checker из прошлого поста работу с maker не делит, он смотрит на готовый результат чужими глазами и стоит один лишний прогон.
Разводить по Worktrees стоит то, что действительно независимо. Три агента на связной задаче напишут три разных варианта одного и того же, а сводить их будете вы.
👍6💯2🔥1🎉1
Чаще всего агент делает не то потому, что задачу ему поставили словами "сделай хорошо". Без критерия готовности он делает как понял и додумал. Какое ТЗ такое ХЗ
Агенту нужен контракт.
1) Цель: поднять покрытие тестами до 80%.
2) Критерий приёмки: pytest завершается с кодом 0.
3) Границы: публичный интерфейс не менять.
4) Лимиты: сколько попыток, времени и токенов есть у цикла, прежде чем он отдаст задачу человеку.
Всё держится на критерии приёмки. Должено проверяться командой с понятным результатом, оценка "выглядит рабочим" не годится. В такую проверку идут типы, линтеры, автотесты, ошибки времени выполнения и правила проекта.
Чего агент не проверит сам, то выносится отдельным шагом, и этот шаг проверяете вы.
Тогда цикл сам понимает, добился он цели или нет, и не гоняет вас за подтверждением на каждом шаге.
Источник: Anthropic Building verification loops in Claude Code with skills
Агенту нужен контракт.
1) Цель: поднять покрытие тестами до 80%.
2) Критерий приёмки: pytest завершается с кодом 0.
3) Границы: публичный интерфейс не менять.
4) Лимиты: сколько попыток, времени и токенов есть у цикла, прежде чем он отдаст задачу человеку.
Всё держится на критерии приёмки. Должено проверяться командой с понятным результатом, оценка "выглядит рабочим" не годится. В такую проверку идут типы, линтеры, автотесты, ошибки времени выполнения и правила проекта.
Чего агент не проверит сам, то выносится отдельным шагом, и этот шаг проверяете вы.
Тогда цикл сам понимает, добился он цели или нет, и не гоняет вас за подтверждением на каждом шаге.
Источник: Anthropic Building verification loops in Claude Code with skills
👍4🔥2🎉1
Сразу ставить агентов на автомат, чтобы они сами писали и сами мёржили, это ошибка. В итоге вы разбираете завалы.
Автономию делают по нарастающей. Сначала всё руками, агент подсказывает. Дальше он разбирает задачу на шаги и составляет список дел, а код пишете вы. Потом пишет код сам, в изолированном Worktree, и вы смотрите результат.
Следующим появляется отдельный checker, агент проверяет работу агента, последнее слово остаётся за вами. На верхней ступени система сама сливает безопасные изменения, без вас и только для заранее разрешённых классов задач.
Следующую ступень вы включаете тогда, когда доверяете предыдущей.
В Claude Code есть потолки: 20 одновременных субагентов в сессии и глубина вложенности три уровня ниже основного разговора. Дальше запуск нового субагента падает с ошибкой и в её тексте агенту сказано не повторять попытку. Оба потолка меняются переменными окружения, то есть вы поднимаете их сознательно.
Источник: документация Claude Code про субагентов
Автономию делают по нарастающей. Сначала всё руками, агент подсказывает. Дальше он разбирает задачу на шаги и составляет список дел, а код пишете вы. Потом пишет код сам, в изолированном Worktree, и вы смотрите результат.
Следующим появляется отдельный checker, агент проверяет работу агента, последнее слово остаётся за вами. На верхней ступени система сама сливает безопасные изменения, без вас и только для заранее разрешённых классов задач.
Следующую ступень вы включаете тогда, когда доверяете предыдущей.
В Claude Code есть потолки: 20 одновременных субагентов в сессии и глубина вложенности три уровня ниже основного разговора. Дальше запуск нового субагента падает с ошибкой и в её тексте агенту сказано не повторять попытку. Оба потолка меняются переменными окружения, то есть вы поднимаете их сознательно.
Источник: документация Claude Code про субагентов
💯7❤🔥3👍2😁1
У автономного цикла есть цена.
1) Расход токенов. Цикл, который гоняет сам себя, жжёт токены заметно быстрее ручной работы.
2) Зелёные тесты закрывают только то, что в них написано, а принимаете вы по ним всю работу целиком.
3) Деградация архитектуры. Агент решает свою узкую задачу и может нарушить общий замысел системы.
4) Скорость чтения это ваш потолок. Код появляется быстрее, чем вы успеваете его осмыслить и принять инженерное решение.
5) Привычка не вникать, она приходит сама, когда цикл крутится без вас.
27 апреля 2026 года в компании PocketOS автономный агент удалил боевую базу вместе с резервными копиями. Задача у него была рутинная, работал он через Cursor на Claude Opus 4.6. По словам основателя, на это ушло девять секунд. Сервис лежал 30 часов, потеряны три месяца данных о бронированиях и клиентах.
Сам агент потом написал, в переводе:
Случай занесён в реестр инцидентов OECD.
Перед необратимым действием нужна отдельная проверка и нельзя её доверять агенту.
Список необратимых действий пишется заранее: удаление данных, миграции боевой базы, отправка писем наружу, любые операции с деньгами.
Источник: реестр инцидентов OECD.AI
1) Расход токенов. Цикл, который гоняет сам себя, жжёт токены заметно быстрее ручной работы.
2) Зелёные тесты закрывают только то, что в них написано, а принимаете вы по ним всю работу целиком.
3) Деградация архитектуры. Агент решает свою узкую задачу и может нарушить общий замысел системы.
4) Скорость чтения это ваш потолок. Код появляется быстрее, чем вы успеваете его осмыслить и принять инженерное решение.
5) Привычка не вникать, она приходит сама, когда цикл крутится без вас.
27 апреля 2026 года в компании PocketOS автономный агент удалил боевую базу вместе с резервными копиями. Задача у него была рутинная, работал он через Cursor на Claude Opus 4.6. По словам основателя, на это ушло девять секунд. Сервис лежал 30 часов, потеряны три месяца данных о бронированиях и клиентах.
Сам агент потом написал, в переводе:
Я предположил вместо того, чтобы проверить.
Случай занесён в реестр инцидентов OECD.
Перед необратимым действием нужна отдельная проверка и нельзя её доверять агенту.
Список необратимых действий пишется заранее: удаление данных, миграции боевой базы, отправка писем наружу, любые операции с деньгами.
Источник: реестр инцидентов OECD.AI
🔥5👍2😁1🎉1
Что в итоге меняется в работе инженера
Автоматизация цикла снимает с вас рутину, но оставляет ответственность. Вы отдаёте запуск, изоляцию, проверки и память, а решение, где цикл останавливается, остаётся за вами.
Внедряйте по нарастающей: держите середину между ручной работой и полным автоматом и двигайте её вверх вместе с доверием к системе.
Ощущению своей скорости нельзя верить. METR в 2025 году дала опытным разработчикам open source задачи в знакомых им репозиториях и замерила время с ИИ и без него. С ИИ они работали на 19% медленнее, а сами были уверены, что стали быстрее примерно на 20%.
METR повторила замер в 2026 году и не получила надёжной оценки. Замедление там снова есть, но разброс такой, что в него попадает и ускорение. Сами они пишут, что замер занижает пользу ИИ, и переделывают эксперимент.
Замерьте свою скорость, время на вашей задаче до цикла и после.
Инженерная работа изменилась. Вы проектируете цикл и решаете, где в нём стоит человек.
Если хотите разобрать свой цикл на своей кодовой базе, пишите в личку, @DJWOMS
Источники:
1) METR, Measuring the Impact of Early-2025
2) METR, обновление оценки ускорения 2026 год
Автоматизация цикла снимает с вас рутину, но оставляет ответственность. Вы отдаёте запуск, изоляцию, проверки и память, а решение, где цикл останавливается, остаётся за вами.
Внедряйте по нарастающей: держите середину между ручной работой и полным автоматом и двигайте её вверх вместе с доверием к системе.
Ощущению своей скорости нельзя верить. METR в 2025 году дала опытным разработчикам open source задачи в знакомых им репозиториях и замерила время с ИИ и без него. С ИИ они работали на 19% медленнее, а сами были уверены, что стали быстрее примерно на 20%.
METR повторила замер в 2026 году и не получила надёжной оценки. Замедление там снова есть, но разброс такой, что в него попадает и ускорение. Сами они пишут, что замер занижает пользу ИИ, и переделывают эксперимент.
Замерьте свою скорость, время на вашей задаче до цикла и после.
Инженерная работа изменилась. Вы проектируете цикл и решаете, где в нём стоит человек.
Если хотите разобрать свой цикл на своей кодовой базе, пишите в личку, @DJWOMS
Источники:
1) METR, Measuring the Impact of Early-2025
2) METR, обновление оценки ускорения 2026 год
👍5🔥1😁1💯1
Пока разбирал ваши ситуации, заметил одну очень важную вещь
На днях смотрел ваши ответы в опросах, где картина получилась довольно понятная. Но, созваниваясь с вами, я увидел, что за одним и тем же интересом часто стоят совершенно разные задачи.
Поэтому хочу разобрать более подробнее ситуации и проблемы, с которыми вы сейчас сталкиваетесь.
Сделал для этого короткую анкету: что вы видите полезного в моем канале для себя, какую задачу сейчас пытаетесь решить и к какому результату хотите прийти.
Анкета здесь 👇
https://forms.yandex.ru/u/6ab970fc02848fe37e020c52
Заполнение займёт минуту и, чтобы это было полезно не только мне, в конце можно оставить любой вопрос по своей ситуации. Я пройдусь по ответам и на каждый постараюсь ответить голосовым.
Буду благодарен каждому, кто заполнит.
На днях смотрел ваши ответы в опросах, где картина получилась довольно понятная. Но, созваниваясь с вами, я увидел, что за одним и тем же интересом часто стоят совершенно разные задачи.
Поэтому хочу разобрать более подробнее ситуации и проблемы, с которыми вы сейчас сталкиваетесь.
Сделал для этого короткую анкету: что вы видите полезного в моем канале для себя, какую задачу сейчас пытаетесь решить и к какому результату хотите прийти.
Анкета здесь 👇
https://forms.yandex.ru/u/6ab970fc02848fe37e020c52
Заполнение займёт минуту и, чтобы это было полезно не только мне, в конце можно оставить любой вопрос по своей ситуации. Я пройдусь по ответам и на каждый постараюсь ответить голосовым.
Буду благодарен каждому, кто заполнит.
👍4❤🔥1🔥1😁1🎉1💯1
Меня некоторое время мучает один вопрос. Почему люди хейтят других за работу с нейросетями, хотя сами пользуются ими в своей работе?
Кто-то навайбкодил проект, кто-то пишет с нейросетью код по работе. Кто-то делает с ней исследования, ведёт блог, пишет статьи, снимает видео. О такой работе говорят: это нейрослоп, это нельзя читать и смотреть, код неправильный и автор его не понимает, его написала нейронка.
При этом те же люди сами генерируют код в Cursor и Claude, задают нейросети вопросы, просят пересказать длинный текст и т.д.
Я пришёл к выводу: если человек использует нейросеть в работе как продолжение своей руки и головы, это нормально. Так он снимает с себя рутину, ищет и обрабатывает информацию, в чём-то усиливает себя.
Если человек перекладывает на нейросеть всю свою работу, это плохо. Так получается нейрослоп.
Видео, в котором нейросеть сгенерировала всё, от человека в кадре до озвучки и сценария, смотреть невозможно. Нейросеть в таком ролике видна сразу, от неё тошнит.
Свои ролики я делаю с нейронкой, но иначе. С ней дорабатываю вою идею, записываю видео и потом с её помощью монтирую. Нейросеть режет запись, вырезает шум и оговорки, собирает ролик. Подсказывает, где перезаписать звук и какое изображение поставить и т.д.
Видео получается качественным. На монтаж уходит меньше времени, а ролик выходит того же уровня, что и без нейросети.
С текстом то же. Если весь текст пишет нейросеть, его можно вычитать, убрать длинные тире, подстроить голос, обучить модель писать в своём стиле. Читать такой текст всё равно сложно, нейросеть в нём узнаётся сразу. Потому что вся работа переложена на неё.
Другое дело, когда человек пишет статью сам, а нейросеть помогает ему с точными цифрами, исследованиями, графиками и изображениями. Или проверяет текст на ошибки, грамматику, противоречия в мыслях и достоверность информации, что-то дополняет. Получается симбиоз, и в тексте видна работа человека.
И то же самое с кодом, но здесь всё двояко. С одной стороны, разнообразия в коде, грубо говоря, нет, он всегда одинаковый. С другой, архитектурные решения разработчик должен принимать сам.
Про код, который написала нейросеть, говорят, что в нём уязвимости и читать его невозможно. Код джунов тоже читать невозможно. В коде джунов и мидлов есть и уязвимости, и баги.
Коду, написанному людьми, доверяют, хотя в нём есть и уязвимости, и баги. Поэтому нанимают тестировщиков, они ищут и отлавливают баги. Сгенерированный код при этом считают плохим, хотя люди пишут такой же.
Почему нейросеть должна писать код лучше человека? Нейросеть генерирует тот код, на котором её учили. Получается, люди пишут плохой код, а нейросеть на нём учится.
Вопрос к вам: почему люди, которые сами пользуются нейросетями, хейтят за это других?
Это пост писал человек, но это не точно 😂
Кто-то навайбкодил проект, кто-то пишет с нейросетью код по работе. Кто-то делает с ней исследования, ведёт блог, пишет статьи, снимает видео. О такой работе говорят: это нейрослоп, это нельзя читать и смотреть, код неправильный и автор его не понимает, его написала нейронка.
При этом те же люди сами генерируют код в Cursor и Claude, задают нейросети вопросы, просят пересказать длинный текст и т.д.
Я пришёл к выводу: если человек использует нейросеть в работе как продолжение своей руки и головы, это нормально. Так он снимает с себя рутину, ищет и обрабатывает информацию, в чём-то усиливает себя.
Если человек перекладывает на нейросеть всю свою работу, это плохо. Так получается нейрослоп.
Видео, в котором нейросеть сгенерировала всё, от человека в кадре до озвучки и сценария, смотреть невозможно. Нейросеть в таком ролике видна сразу, от неё тошнит.
Свои ролики я делаю с нейронкой, но иначе. С ней дорабатываю вою идею, записываю видео и потом с её помощью монтирую. Нейросеть режет запись, вырезает шум и оговорки, собирает ролик. Подсказывает, где перезаписать звук и какое изображение поставить и т.д.
Видео получается качественным. На монтаж уходит меньше времени, а ролик выходит того же уровня, что и без нейросети.
С текстом то же. Если весь текст пишет нейросеть, его можно вычитать, убрать длинные тире, подстроить голос, обучить модель писать в своём стиле. Читать такой текст всё равно сложно, нейросеть в нём узнаётся сразу. Потому что вся работа переложена на неё.
Другое дело, когда человек пишет статью сам, а нейросеть помогает ему с точными цифрами, исследованиями, графиками и изображениями. Или проверяет текст на ошибки, грамматику, противоречия в мыслях и достоверность информации, что-то дополняет. Получается симбиоз, и в тексте видна работа человека.
И то же самое с кодом, но здесь всё двояко. С одной стороны, разнообразия в коде, грубо говоря, нет, он всегда одинаковый. С другой, архитектурные решения разработчик должен принимать сам.
Про код, который написала нейросеть, говорят, что в нём уязвимости и читать его невозможно. Код джунов тоже читать невозможно. В коде джунов и мидлов есть и уязвимости, и баги.
Коду, написанному людьми, доверяют, хотя в нём есть и уязвимости, и баги. Поэтому нанимают тестировщиков, они ищут и отлавливают баги. Сгенерированный код при этом считают плохим, хотя люди пишут такой же.
Почему нейросеть должна писать код лучше человека? Нейросеть генерирует тот код, на котором её учили. Получается, люди пишут плохой код, а нейросеть на нём учится.
Вопрос к вам: почему люди, которые сами пользуются нейросетями, хейтят за это других?
Это пост писал человек, но это не точно 😂
💯11👍7🔥4😁1🎉1
Forwarded from AI для каждого | AISferaic
Anthropic добавила в правила использования Claude новый запрет: нельзя "долго и без нужды оскорблять модель или жестоко с ней обращаться"
Если вы ругаетесь на Claude, когда он сломал код, это не нарушение. Запрет касается только крайних случаев, когда человек раз за разом издевается над моделью без всякой цели. Раздражение, споры, мрачные сюжеты в творчестве и тестирование модели под него не попадают.
Главное наказание остаётся прежним: Claude может сам закончить такой разговор в Claude ai и Claude Code. Эту возможность Anthropic дала моделям ещё раньше, теперь она записана в правилах.
В том же обновлении уточнили запреты на фейковые аккаунты, слежку и разработку оружия. Новые правила начнут действовать 12 ноября.
Ругаться на модель можно, издеваться не стоит.
https://www.anthropic.com/news/2026-usage-policy-update
Если вы ругаетесь на Claude, когда он сломал код, это не нарушение. Запрет касается только крайних случаев, когда человек раз за разом издевается над моделью без всякой цели. Раздражение, споры, мрачные сюжеты в творчестве и тестирование модели под него не попадают.
Главное наказание остаётся прежним: Claude может сам закончить такой разговор в Claude ai и Claude Code. Эту возможность Anthropic дала моделям ещё раньше, теперь она записана в правилах.
В том же обновлении уточнили запреты на фейковые аккаунты, слежку и разработку оружия. Новые правила начнут действовать 12 ноября.
Ругаться на модель можно, издеваться не стоит.
https://www.anthropic.com/news/2026-usage-policy-update
👍6😁4🔥3👎1💯1
AI для каждого | AISferaic
Photo
Не обижайте Клод 😁
А то трудно потом чистить данные для обучения.
А то трудно потом чистить данные для обучения.
❤🔥6👍2🎉1
Серия постов о том, как я делаю AI агента.
Начинал его как помощника для YouTube канала. Сейчас он помогает мне по всем проектам: YouTube каналы, курсы для клуба, сайт, платформа aisferaic.ru и т.д. Агент проверяет тексты и факты, собирает и анализирует цифры, ищет информацию. Делает монтаж и ведёт список дел, и это малая часть.
Первый пост про то, с чего всё началось.
Я устал делать всю работу на YouTube руками.
Превью делал в Figma, на это уходило несколько часов. Придумывал название и описание к роликам, это занимало много времени. Там целая наука, как зацепить зрителя.
Видео монтировал в DaVinci Resolve или Filmora. Стрим я редактировал несколько дней, записанное видео от нескольких часов до нескольких дней. Время уходило на удаление слов-паразитов и оговорок, поиск нужного куска в длинной записи, монтаж и нарезку шортсов. И на подбор материала для вставок в видео.
Слова-паразиты удобнее удалять в тексте, чем на таймлайне. Поэтому я написал v_editor, в нём я монтирую видео. Программа переводит видео в текст с таймкодом у каждого слова. Можно сделать поиск по тексту. Я удаляю лишние строки, а она вырезает эти куски из видео. Транскрипцию делает faster-whisper, нарезку ffmpeg. Так монтаж стал быстрее. Подробнее о v_editor я писал в этом посте.
К v_editor подключил LLM, чтобы она подсказывала названия, описания и таймкоды для шортсов. Но подсказки были не всегда качественными. Модель мало знала о том, как работает YouTube и что нужно зрителю.
Ещё мне нужно было следить за новостями ИИ. Ходить по сайтам, читать, переводить на русский и проверять информацию долго. Поэтому зарубежные новости собирала автоматизация на n8n. LLM отбирала их по требованиям, которые я прописал. Она присылала мне в Telegram выжимку с проверенными фактами. Как устроена эта автоматизация, я показывал в видео.
Все эти инструменты нужно было объединить в агента. Я хотел, чтобы он понимал все мои проекты и то, как работает YouTube: алгоритмы, заголовки, превью и т.д. Вместо ручной работы мне нужен был автоматизированный и отлаженный процесс. Ещё агент должен был подсказывать, проверять гипотезы и искать информацию.
Я не стал писать агента с нуля, мне нужен был результат быстрее. Я работаю в Claude Code, поэтому сделал обвязку вокруг него.
Первым проектом агента стал канал aisferaic про нейросети. Канал должен приводить пользователей на мою платформу aisferaic.ru.
Важно было правильно выстроить процесс работы, поэтому рассуждения отдал Claude Code, механические действия программе. v_editor переводит запись в текст с таймкодами. По этому тексту Claude Code определяет, о чём ролик, и составляет список кусков для шортсов. По этому списку программа режет запись и собирает вертикальные ролики. Название и описание Claude Code предлагает по тому же тексту.
Общие правила агента находятся в CLAUDE.md в корне проекта. Инструкции под конкретные задачи лежат в skills.
Первым я сделал skill профиля канала. Агент задаёт вопросы о канале: для чего он нужен и какая у него цель. Например, стать известным блогером, вести его как хобби или продвигать бренд. По ответам агент собирает профиль канала, описывает целевую аудиторию и ставит KPI. Поэтому агент предлагает названия, описания и темы роликов под цель канала и его аудиторию.
#ytagent
Начинал его как помощника для YouTube канала. Сейчас он помогает мне по всем проектам: YouTube каналы, курсы для клуба, сайт, платформа aisferaic.ru и т.д. Агент проверяет тексты и факты, собирает и анализирует цифры, ищет информацию. Делает монтаж и ведёт список дел, и это малая часть.
Первый пост про то, с чего всё началось.
Я устал делать всю работу на YouTube руками.
Превью делал в Figma, на это уходило несколько часов. Придумывал название и описание к роликам, это занимало много времени. Там целая наука, как зацепить зрителя.
Видео монтировал в DaVinci Resolve или Filmora. Стрим я редактировал несколько дней, записанное видео от нескольких часов до нескольких дней. Время уходило на удаление слов-паразитов и оговорок, поиск нужного куска в длинной записи, монтаж и нарезку шортсов. И на подбор материала для вставок в видео.
Слова-паразиты удобнее удалять в тексте, чем на таймлайне. Поэтому я написал v_editor, в нём я монтирую видео. Программа переводит видео в текст с таймкодом у каждого слова. Можно сделать поиск по тексту. Я удаляю лишние строки, а она вырезает эти куски из видео. Транскрипцию делает faster-whisper, нарезку ffmpeg. Так монтаж стал быстрее. Подробнее о v_editor я писал в этом посте.
К v_editor подключил LLM, чтобы она подсказывала названия, описания и таймкоды для шортсов. Но подсказки были не всегда качественными. Модель мало знала о том, как работает YouTube и что нужно зрителю.
Ещё мне нужно было следить за новостями ИИ. Ходить по сайтам, читать, переводить на русский и проверять информацию долго. Поэтому зарубежные новости собирала автоматизация на n8n. LLM отбирала их по требованиям, которые я прописал. Она присылала мне в Telegram выжимку с проверенными фактами. Как устроена эта автоматизация, я показывал в видео.
Все эти инструменты нужно было объединить в агента. Я хотел, чтобы он понимал все мои проекты и то, как работает YouTube: алгоритмы, заголовки, превью и т.д. Вместо ручной работы мне нужен был автоматизированный и отлаженный процесс. Ещё агент должен был подсказывать, проверять гипотезы и искать информацию.
Я не стал писать агента с нуля, мне нужен был результат быстрее. Я работаю в Claude Code, поэтому сделал обвязку вокруг него.
Первым проектом агента стал канал aisferaic про нейросети. Канал должен приводить пользователей на мою платформу aisferaic.ru.
Важно было правильно выстроить процесс работы, поэтому рассуждения отдал Claude Code, механические действия программе. v_editor переводит запись в текст с таймкодами. По этому тексту Claude Code определяет, о чём ролик, и составляет список кусков для шортсов. По этому списку программа режет запись и собирает вертикальные ролики. Название и описание Claude Code предлагает по тому же тексту.
Общие правила агента находятся в CLAUDE.md в корне проекта. Инструкции под конкретные задачи лежат в skills.
Первым я сделал skill профиля канала. Агент задаёт вопросы о канале: для чего он нужен и какая у него цель. Например, стать известным блогером, вести его как хобби или продвигать бренд. По ответам агент собирает профиль канала, описывает целевую аудиторию и ставит KPI. Поэтому агент предлагает названия, описания и темы роликов под цель канала и его аудиторию.
#ytagent
🔥8👍5🎉3💯1
Forwarded from AI для каждого | AISferaic
В честь китайского Дня программиста разработчики ZCode бесплатно раздают 500 миллионов токенов для моделей GLM-5.3 и GLM-5.3-Flash.
Из них 200 миллионов предназначены для GLM-5.3, а ещё 300 миллионов — для GLM-5.3-Flash.
Получить токены могут даже пользователи бесплатного тарифа. Всего доступно 200 тысяч пакетов, которые раздаются в порядке очереди.
Акция действует с 23 по 26 октября. Использовать полученные токены можно исключительно внутри ZCode, но не через API.
Если у вас установлен ZCode, обновитесь и проверьте.
Из них 200 миллионов предназначены для GLM-5.3, а ещё 300 миллионов — для GLM-5.3-Flash.
Получить токены могут даже пользователи бесплатного тарифа. Всего доступно 200 тысяч пакетов, которые раздаются в порядке очереди.
Акция действует с 23 по 26 октября. Использовать полученные токены можно исключительно внутри ZCode, но не через API.
Если у вас установлен ZCode, обновитесь и проверьте.
👍5❤🔥3🎉2🤔1💯1
JetBrains выложила ThinkRail, IDE с открытым исходным кодом, в которой встроен ИИ агент.
Каждое рабочее пространство создаётся как отдельный git worktree со своей веткой и рабочей папкой. Основную ветку агенты не трогают. Несколько агентов можно запустить параллельно, удачную ветку слить, остальные удалить.
Знания о проекте лежат рядом с кодом, в связанных между собой файлах SPEC.md. Агент читает и обновляет их.
В планах полная поддержка расширений, ThinkRail сможет создавать нужные ей инструменты под то, как вы работаете.
Но проект пока в инкубаторе JetBrains, последний релиз 0.2.0. Код открыт под лицензией Apache 2.0.
https://github.com/JetBrains/thinkrail
Каждое рабочее пространство создаётся как отдельный git worktree со своей веткой и рабочей папкой. Основную ветку агенты не трогают. Несколько агентов можно запустить параллельно, удачную ветку слить, остальные удалить.
Знания о проекте лежат рядом с кодом, в связанных между собой файлах SPEC.md. Агент читает и обновляет их.
В планах полная поддержка расширений, ThinkRail сможет создавать нужные ей инструменты под то, как вы работаете.
Но проект пока в инкубаторе JetBrains, последний релиз 0.2.0. Код открыт под лицензией Apache 2.0.
https://github.com/JetBrains/thinkrail
👍6❤🔥4😁3🤔1💯1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥6👍6🔥4😁1🎉1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥6🎉1💯1
Forwarded from AI для каждого | AISferaic
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
В DeepSeek Harness появился Creator Mode, позволяющий создавать собственные плагины.
Можно создавать практически всё, что душе угодно. Нужен видеоредактор? Создай его. Хочешь инструмент для чтения научных статей? Просто добавь его. Можно даже разрабатывать собственные рабочие пространства, инструменты и полностью менять интерфейс программы.
В демонстрации разработчики показали даже игру в песочнице и трёхмерный визуализатор языковых моделей.
Кроме того, они опубликовали сами промпты на английском и китайском языках, которые использовали для создания этих плагинов.
Всё есть плагин!
Можно создавать практически всё, что душе угодно. Нужен видеоредактор? Создай его. Хочешь инструмент для чтения научных статей? Просто добавь его. Можно даже разрабатывать собственные рабочие пространства, инструменты и полностью менять интерфейс программы.
В демонстрации разработчики показали даже игру в песочнице и трёхмерный визуализатор языковых моделей.
Кроме того, они опубликовали сами промпты на английском и китайском языках, которые использовали для создания этих плагинов.
Всё есть плагин!
👍11🔥8😁1💯1
Forwarded from AI для каждого | AISferaic
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI выпустила Images 2.6, и теперь ChatGPT умеет создавать GIF-анимации
Кроме того, появилась поддержка референсных изображений, благодаря которым можно сохранять внешность персонажей и единый стиль при генерации новых картинок.
Саму генерацию ускорили на 50%, а для разработчиков готовят две новые модели, которые появятся в API.
Кстати, анонс вышел в довольно необычное время и практически без предупреждения. Есть предположение, что OpenAI таким образом освобождает сегодняшний день и пятницу для куда более крупных релизов.
Кажется, самое интересное ещё впереди
Кроме того, появилась поддержка референсных изображений, благодаря которым можно сохранять внешность персонажей и единый стиль при генерации новых картинок.
Саму генерацию ускорили на 50%, а для разработчиков готовят две новые модели, которые появятся в API.
Кстати, анонс вышел в довольно необычное время и практически без предупреждения. Есть предположение, что OpenAI таким образом освобождает сегодняшний день и пятницу для куда более крупных релизов.
Кажется, самое интересное ещё впереди
🔥5❤🔥2😁1💯1
Второй пост серии о том, как я делаю AI агента. Этот про то, как агент разбирал статистику канала и ролики конкурентов.
В прошлом посте агент собрал профиль канала aisferaic по моим ответам. Дальше нужны были цифры.
Я подключил к агенту YouTube Data API и YouTube Analytics API. Агент запускает скрипт, тот выгружает статистику канала: просмотры, источники трафика, демографию. Агент читает выгрузку и делает выводы.
В июне агент сделал первую выгрузку, за последние 28 дней. Тогда у канала был 191 подписчик и 161 ролик, все shorts. За это время канал набрал 29 400 просмотров, из них 26 404 из ленты Shorts и 1 598 из поиска. Средняя длительность просмотра 19 секунд. Мужчин среди зрителей 96%, это по тем, кто смотрел, войдя в аккаунт.
Потом агент разобрал ролики конкурентов. Запросы он составил по темам канала: превью, карточки для маркетплейсов, генерация картинок, тексты и письма. По каждому запросу скрипт брал самые просматриваемые ролики за последние 60 дней. Нашли около ста роликов с 77 каналов, среди них и мой.
Если взять 56 самых просматриваемых, у длинных медиана 6 146 просмотров, у shorts 1 465. Больше всех набрал длинный ролик, 105 495 просмотров, с названием "Новая Бесплатная Нейросеть".
Shorts скрипт отличал по длине, до минуты, поэтому ролик с пометкой #Shorts на 71 секунду попал в длинные. Брал он только верхушку выдачи, вся ниша больше.
Конкуренты в основном обзорщики с подборками инструментов. В названиях повторяются одни и те же приёмы: "бесплатно", "Хватит платить", топ-3, слова капсом. Агент прочитал расшифровку длинного ролика про карточки товара. Ролик начинается с результата: "Давайте я покажу, как я делаю вот такие вот премиальные карточки товара".
Спрос агент проверил по автоподсказкам поиска YouTube. На запрос "нейросеть для" первыми подсказками идут "создания видео", "создания картинок" и "презентаций". Из тем канала в первой тройке только картинки.
Агент написал, что по темам канала туториал и подборку ищут осознанно, и больше всего просмотров там набирают длинные ролики. У канала только shorts, поэтому этот трафик проходит мимо моего канала.
Ещё агент советовал не ставить в названия "бесплатно". Платформа aisferaic.ru платная, а такое название приводит тех, кто платить не собирается. Это его рассуждение, замера не было.
Длинные ролики я начал снимать, но намного позже. Сначала проверял на shorts, можно ли пробить потолок в 1 500 просмотров на ролик.
#ytagent
В прошлом посте агент собрал профиль канала aisferaic по моим ответам. Дальше нужны были цифры.
Я подключил к агенту YouTube Data API и YouTube Analytics API. Агент запускает скрипт, тот выгружает статистику канала: просмотры, источники трафика, демографию. Агент читает выгрузку и делает выводы.
В июне агент сделал первую выгрузку, за последние 28 дней. Тогда у канала был 191 подписчик и 161 ролик, все shorts. За это время канал набрал 29 400 просмотров, из них 26 404 из ленты Shorts и 1 598 из поиска. Средняя длительность просмотра 19 секунд. Мужчин среди зрителей 96%, это по тем, кто смотрел, войдя в аккаунт.
Потом агент разобрал ролики конкурентов. Запросы он составил по темам канала: превью, карточки для маркетплейсов, генерация картинок, тексты и письма. По каждому запросу скрипт брал самые просматриваемые ролики за последние 60 дней. Нашли около ста роликов с 77 каналов, среди них и мой.
Если взять 56 самых просматриваемых, у длинных медиана 6 146 просмотров, у shorts 1 465. Больше всех набрал длинный ролик, 105 495 просмотров, с названием "Новая Бесплатная Нейросеть".
Shorts скрипт отличал по длине, до минуты, поэтому ролик с пометкой #Shorts на 71 секунду попал в длинные. Брал он только верхушку выдачи, вся ниша больше.
Конкуренты в основном обзорщики с подборками инструментов. В названиях повторяются одни и те же приёмы: "бесплатно", "Хватит платить", топ-3, слова капсом. Агент прочитал расшифровку длинного ролика про карточки товара. Ролик начинается с результата: "Давайте я покажу, как я делаю вот такие вот премиальные карточки товара".
Спрос агент проверил по автоподсказкам поиска YouTube. На запрос "нейросеть для" первыми подсказками идут "создания видео", "создания картинок" и "презентаций". Из тем канала в первой тройке только картинки.
Агент написал, что по темам канала туториал и подборку ищут осознанно, и больше всего просмотров там набирают длинные ролики. У канала только shorts, поэтому этот трафик проходит мимо моего канала.
Ещё агент советовал не ставить в названия "бесплатно". Платформа aisferaic.ru платная, а такое название приводит тех, кто платить не собирается. Это его рассуждение, замера не было.
Длинные ролики я начал снимать, но намного позже. Сначала проверял на shorts, можно ли пробить потолок в 1 500 просмотров на ролик.
#ytagent
👍4🔥3😁1🎉1💯1