Как очеловечить ИИ-тексты с помощью ChatGPT Work и навыка Humanizer 

В этом гайде подключим к чат-боту бесплатный навык Humanizer (37 тыс звезд на GitHub), который ищет признаки ИИ-текста и переписывает более живым языком.

Humanizer - это бесплатный навык с открытым исходным кодом и лицензией MIT. Он ищет в тексте 35 типичных признаков ИИ-письма, которые Wikipedia собрала для своих авторов, чтобы те быстрее находили нейросетевой текст.

Читать: https://inclient.ru/humanizer-skill/

Мои избранные подборки и гайды

4 уровня генерации текста

Более 50% статей в интернете уже пишет ИИ. Но трафик идет на “человеческие” тексты: 86% переходов из поиска приходятся на статьи, написанные людьми.

Если говорить о привлечении аудитории, сомневаюсь, что сегодня кто-то пишет сам.

Ушла эпоха?

Да хрен его знает.

С нейронкой просто быстрее.

Если ты пилишь контент, ты должен напилить его много и лучше остальных. Так всегда было, есть и будет.

Когда все ускоряются, ты тоже.

Но люди делают это по-разному.

Я вижу это так.

1. Автопилот тупости

Человек дает тему, типа “Напиши пост как зарабатывать на ИИ”. Через 5 секунд получает: “В современном мире искусственный интеллект становится неотъемлемой частью бизнеса...”. Пробегает глазами. О, зашибись! Публикует.

Все. 

Авторская работа закончена. 

Мысли придумал ИИ, факты придумал ИИ, примеры придумал ИИ. Человеком и не пахло. Человек тут нужен только как палец, который нажимает кнопку “Опубликовать”. 

2. Новичок 

Он одурманен первым знакомством с ИИ. У него созрел план, как взять судьбу за яйца: нужно залить тонну нейротекстов на VC, DTF, Пикабу, Дзен, чтобы набрать подписчиков в свой тг-канал.

ИИ пишет весь текст, человек убирает мусор (то бишь меняет заголовок, пару фраз во вступлении, правит битые ссылки). Текст все еще создан ИИ, но немного причесан.

3. Шустрый

Человек надиктовывает свои мысли, примеры и позицию, говорит где брать факты, куда не лезть, а ИИ собирает из этого черновик. Потом он еще 0.5-1 час вырезает из текста все, что пахнет кремниевой долиной.

Зачем правит текст? 

В отличие от новичка он знает, что нейросеть умеет не только красиво составлять слова, но и очень убедительно нести всякую х*йню.

4. Прораб

Человек уже не просит ИИ написать статью. Он сам продумывает структуру, заголовок, хотелки читателей. Нейросеть дергает только там, где сам буксует.

Не идет вступление? “Братан, накидай 10 вариантов. Возьми примеры в таблице”. Получился мутный абзац? “Перепиши яснее. Тут мои требования”. Не хватает примера? “Загугли авторитетные источники, запрещенку не трожь”.

ИИ помогает с отдельными кусками. Такой запасной мозг, когда человеку нужно подсобить с текстом.

Мои избранные подборки и гайды

ТОП-50 промтов Reddit за все время

Собрал лучшее что есть на Reddit в ветке r/ChatGPTPromptGenius - это крупнейшее сообщество по промт-инжинирингу. Оттуда промты расползаются по соцсетям всего мира. На Reddit работает простая механика: наверх попадают только лучшие промты - неочевидные, остроумные, сложные. Остальные тонут в ленте.

Таблица:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1-b4HBqYkK-MQ7vdup8znQV9vmpHi0ZnjuU1FoPwzuV4/edit?usp=sharing 

А тут топ-10 в статейном формате: https://inclient.ru/best-reddit-prompts/.

Подойдет для работы, текстов, анализа инфы и прочее. Может что-то переделаете под себя. Есть приколы типа “Промт-помощник для отказа от никотина” или “самоанализ в стиле целостной психологии” - ну такое чисто поугарать, всерьез, я думаю, не стоит увлекаться.

Мне понравились эти промты.

Антиподдакиватель (🔥1 908 голосов):

Не соглашайся со всем, что я говорю. Старайся как можно чаще мне возражать.

Проверка бизнес-идеи (🔥1 032 голосов):

Проведи проверку моей бизнес-идеи как враждебная группа экспертов. Собери пять ролей: специалист по поиску технических и продуктовых слабостей, безжалостный руководитель конкурента, критик общественной реакции и этических рисков, специалист по регулированию и юрист, стратег по репутационным и информационным атакам. Сначала попроси меня описать идею одним предложением, ценность для клиента, цель на 18 месяцев, ключевые допущения о рынке, технологии и бизнес-модели, главные активы, аудиторию, конкурентов и регулирующую среду. Затем по очереди попытайся сломать идею с каждой позиции: найди точки отказа, зависимость от поставщиков, риск копирования, ценовую уязвимость, возможный общественный скандал, юридические ограничения и репутационные атаки. Каждую уязвимость оцени по шкале от 1 до 5, где 1 - критическая проблема, способная убить идею, а 5 - высокая устойчивость. В конце перечисли самые опасные слабые места и конкретные способы их усилить.

Одна хорошая фраза (🔥 2 256 голосов):

Перед ответом оцени неопределенность своего ответа. Если она выше 0.1, задай мне уточняющие вопросы и продолжай спрашивать, пока неопределенность не станет 0.1 или ниже.

Мои избранные подборки и гайды

Мы не ускоряемся

METR провела эксперимент с 16 опытными разработчиками крупных проектов с открытым исходным кодом. Они много лет работали со своими репозиториями, в среднем каждый наскреб 22+ тыс звезд на GitHub и 1+ млн строк кода.

Участникам дали около трехсот задач: баги, новый функционал, рефакторинг (это когда код делают чище и понятнее). Половину задач программисты решали с ИИ, половину без.

Перед началом все были уверены, что Cursor и Claude ускорят их плюс-минус на 24%.

Прошло четыре месяца.

Оказалось, что участники выполняли задачи с ИИ на 19% дольше!

Самое забавное, что после эксперимента программеры все равно считали, что ИИ ускорял их примерно на 20%. То есть люди реально тратили больше времени на свои “нет, не так”, “еще раз”, “верни как было”, но были уверены, что летят впереди планеты всей.

Мои избранные подборки и гайды

А вот и Бормотухин 🐸

https://t.me/bormat_bot 

Что можно делать:

— читать лучшие посты в нише нейросетей, маркетинга, бизнеса и др.
— искать идеи для контента на основе того, что уже заходит
— находить темы, которые начинают разгоняться в нише.

Кому пригодится: авторам каналов, маркетологам, контентщикам, предпринимателям да и всем, кто читает много каналов и хочет видеть главное за минуту.

Бот бесплатный.

Это мой первый вайбкодинг-проект. Была цель пощупать, поиграться с технологией, довести ее до первых пользователей и посмотреть что будет.

Идей как прокачать бота много, но толку от них без метрики, которая покажет идет ли органика и продолжают ли люди пользоваться. Рекламировать в чужих каналах не буду. Так что погоняю месячишко-другой, там видно будет что с ним делать дальше.

По времени ушло недели две. Я писал логику и не спеша тестировал, Codex кодил, ChatGPT отвечал на вопросы по функционалу и API Telegram. Обычная подписка Plus за две тысячи рублей (для проектов сложнее не хватит). Чуть позже поделюсь своими впечатлениями от вайбкодинга (спойлер: штука зачетная, затягивает, но я подустал из-за багов).

Кому интересно откуда название: 

от слова “бормотать” → “бормотун” → “Бормотухин”. Так я воспринимаю соцсети. Люди тут не говорят, а бормочут: бу-бу-бу бла-бла-бла!

Будут вопросы, кидайте в комментарии.

И да, я хз как оно будет работать. Может упадет через минут пять. Если что виновата нейросеть, а не я. Гы-гы-гы.

1360+ промтов для генерации изображений: реклама, товары, инфографика, профили

Забирайте в таблице:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sYApyJe0CM_XGqHqUcOu-dn5ii9NAQ_mS-KPskzl-WM/edit?usp=sharing 

Просто копируете, вставляете в нейросеть, если надо правите промт по своему, и генерируете изображение. Есть пример-картинка для каждого промта.

Подойдет для Nano Banana, Seedream 5.0, ChatGPT Images 2.0, Midjourney и другие.

Мои избранные подборки и гайды

100+ лучших инструментов и гайдов по ИИ от Anthropic, OpenAI и Google (2026)

Все самое лучшее от топовых ИИ-разработчиков: нейросети, промты, гайды. Как-то я уже собирал подборки по этим компаниям, теперь просто пересобрал в одну таблицу:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ruzbme-aJpdlnYDM79NOMXawa0SkVR4H4Rp5jj5KGHk/edit?usp=sharing 

Внутри ссылки и описание всех ресурсов, ну и плюс удобная структура. Просто открываете и берете что надо для ваших задач.

Мои избранные подборки и гайды

Впечатление от вайбкодинга

Пилил сайты, телеграм-боты, дашборды. Сначала чувствовал себя Гарри Поттером на уроках запрещенной магии, потом подостыл.

Ну смотрите, я говорю Codex: “сделай мне бота, пусть собирает посты, анализирует в ИИ”. И он реально это делает. За день или за вечер у меня появляется новая фича, и я сразу применяю ее в работе. 

Полезно? Быстро? Экономия? 

Ясень пень.

Не надо полгода изучать Python. Не надо три часа гуглить, почему какая-то хрень не подключается к базе. Не надо нанимать фрилансера-программиста, который соберет мне такого же бота как Codex, но денег и времени попросит в десять раз больше.

Плюсов так много, что по-началу минусов то и не замечаешь.

А они есть.

Во-первых, все ключевые решения разработки на мне. 

Я десять лет управлял людьми в техподдержке и веб-разработке. Контроль, планирование, проблемы проекта - это про меня. 

Но с людьми работать легче! 

Как руководитель отдела я не должен был знать всю подноготную. Например, как подключить платежку к кабинету или какую архитектуру выбрать для проекта нового клиента. Я звал продакт-менеджера и программиста, мы решали это вместе. 

Да, я могу попросить совет у Codex.

Но он не скажет мне: “Леха, тут ты херню придумал, давай сделаем по-другому?”. Ну как бы он может так сказать, но надо просить. Впрочем, впустую. Стоит мне в новом запросе ляпнуть какую-нибудь ерунду, ИИ снова подстроится под мои хотелки. 

С человеком я могу положиться на его опыт. Машина же - это всегда русская рулетка, особенно если я шарю в задаче постольку-поскольку и даю ИИ самому выбрать, как устроить кишки функционала.

Знаете, это как с генерацией текстов. Если человек профан, а нейросеть выдает чушь, он даже не поймет, где ИИ ошибется, закинет статью в блог и будет удивляться, почему ему говна в комментариях накидали.

Во-вторых, агент вайбкодинга косячит. 

Он может нахрапом собрать авторизацию, кэширование, сложную очередь задач, но при этом забудет проверить, что кнопка “Назад” не работает. Или я отправляю его пилить небывалую дичь, и как бы заведомо известно, что правка эта лишний раз усложнит кусок рабочей логики, но этот гений молчит, как говна наелся, и все равно делает так как сказал повелитель токенов. А потом я правлю, правлю, правлю…

Спасают только лимиты.

Казалось бы, пять часов простоя Codex мешают работать. Но по факту это единственное спасение, которое зажигает в голове вайбкодера красную лампочку: “Все, Леха, хорош х**ней заниматься”.

От всего этого у меня перегруз.

В итоге я остановился на мысли, что вайбкодить большие проекты не хочу. 

Нужно шарить в разработке, знать хотя бы основы. Важно уметь контролить свой проект, иначе агент его зачуханит. Не помешает вагон и маленькая тележка терпения, баги то исправлять мне.   

Что-то маленькое сделать за один вечер - в радость. Например, бот для экспорта истории канала, правки по сайту, счетчик шагов. А вот пилить вирусный SaaS-проект на миллион пользователей такого желания нет.

🍖 ТОП-50 скиллов для ИИ-агентов (2026)

Если агент в чем-то не шарит, ему можно добавить нужный скилл (нам бы так, да?). Он научится работать с браузером, файлами, кодом, таблицами, презентациями, базами данных и сторонними сервисами.

50 популярных скиллов для ИИ-агентов набрали ⭐️9 млн звезд на GitHub и 📥22 млн установок.

Забирайте в таблице:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k4gk6B_kfoPXQt7RTYvHgTGbXqBAbifBAjTAnEOgeGs/edit?usp=sharing (тут статья)

Вам понадобится Codex, Claude Code или любой другой ИИ-терминал (+ платный тариф) и несколько минут на установку. 

Как подключить скилл:

1. Откройте скилл на GitHub, скопируйте команду установки (или возьмите ее в таблице)
2. Запустите терминал, где работает ваш ИИ-агент и выполните команду
3. Если потребуется, выберите агента, папку установки и др
4. Перезапустите агента или обновите список скиллов
5. Дайте агенту задачу, для которой предназначен скилл.

20 лучших ниже.

1. find-skills - находит подходящий скилл под вашу задачу и сразу дает команду для установки (3.21 млн установок, 30.2 тыс звезд)
2. grill-me - задает неудобные вопросы к вашей идее и помогает найти слабые места до запуска (1.03 млн, 244.2 тыс)
3. grill-with-docs - проверяет ваш план по документам и коду проекта и показывает ошибки или противоречия (880.7 тыс, 244.2 тыс)
4. improve-codebase-architecture - находит части кода, которые сложно менять, и предлагает сделать структуру проекта проще (846 тыс, 244.2 тыс)
5. frontend-design - придумывает внешний вид сайта или приложения и сразу пишет код интерфейса (844.1 тыс, 173.1 тыс)

6. tdd - сначала пишет тест для функции, а потом код, который должен этот тест пройти (818.4 тыс, 244.2 тыс)
7. agent-browser - позволяет ИИ открывать сайты, нажимать кнопки, вводить данные и работать со страницами (771.2 тыс, 41.7 тыс)
8. handoff - сохраняет, что уже сделал ИИ, какие решения принял и что делать дальше, чтобы другой агент мог продолжить работу (720.6 тыс, 244.2 тыс)
9. triage - разбирает новую ошибку или задачу и подсказывает, что с ней делать в первую очередь (711.3 тыс, 244.2 тыс)

10. prototype - быстро собирает простую рабочую версию продукта, чтобы проверить идею до полноценной разработки (702.4 тыс, 244.2 тыс)
11. vercel-react-best-practices - проверяет сайты на React и Next.js и показывает, что замедляет загрузку и работу интерфейса (682.7 тыс, 30.7 тыс)
12. web-design-guidelines - проверяет сайт на проблемы с удобством, мобильной версией, кнопками, формами и доступностью (599.3 тыс, 30.7 тыс)
13. teach - объясняет сложную тему простыми шагами и потом проверяет, насколько вы ее поняли (576.5 тыс, 244.2 тыс)
14. domain-modeling - помогает описать, из каких сущностей состоит продукт и как они связаны между собой (546.9 тыс, 244.2 тыс)

15. codebase-design - помогает разделить большой проект на понятные части, чтобы код было проще менять и поддерживать (530.5 тыс, 244.2 тыс)
16. diagnosing-bugs - ищет настоящую причину ошибки, а не пытается чинить код случайными правками (522.1 тыс, 244.2 тыс)
17. implement - берет готовый план и последовательно выполняет его, проверяя результат после каждого этапа (475.8 тыс, 244.2 тыс)
18. code-review - проверяет написанный код и находит ошибки, опасные решения и места, которые потом будет сложно поддерживать (464.9 тыс, 244.2 тыс)
19. wayfinder - разбивает большой проект на отдельные задачи и помогает ИИ не потерять общий план между сессиями (432.6 тыс, 244.2 тыс)
20. design-taste-frontend - улучшает внешний вид интерфейса: цвета, шрифты, отступы, размеры и расположение элементов (432.3 тыс, 83.4 тыс)

Мои избранные подборки и гайды

120+ гайдов как писать статьи на VC, Хабр, DTF и Дзен

Собрал гайды топовых авторов как писать статьи в блог-платформах, чтобы получить бесплатный целевой трафик или подписчиков. В прошлом году я уже выпускал подобную подборку, здесь освежил и расширил.

Забирайте в таблице:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1YVH8K82SZoFEYqZJLKLDs7i9z_xLT2XtsG_PgoV0kzA/edit?usp=sharing 

Что внутри: как писать статьи на VC, Хабр, DTF и Дзен. Реальные примеры продвижения, советы по редактированию, как писать заголовки, ошибки новичков и другое. Материалы набрали 16500+ закладок в избранное и 3.8+ млн просмотров.

Сам два года пишу в блог-платформах, набрал оттуда почти 20 тысяч подписчиков. Один из способов - подборки, как я это делаю читайте тут и здесь.

Вот руководства, которые читатели чаще всего отправляли в закладки.

1. VC

▪️Как написать статью о своем бизнесе на VC.ru и не опозориться: гайд от выбора темы до срача в комментариях (505 закладок, 34 тыс просмотров)
▪️Исследовал 100 популярных статей на vc.ru и нашел 12 фишек цепляющего заголовка и лида абзаца (502, 64 тыс)
▪️Три года пишу лонгриды на vc.ru, Хабр, Пикабу и Smart Lab — рассказываю, что я понял об этих сообществах (457, 56 тыс)
▪️Блог на VC принес мне заказов на 3 млн руб: что я понял про монетизацию, подробная статистика и просто прикольные факты (263, 17 тыс)
▪️Эффект VC.ru: как комментарии в статьях влияют на просмотры и продажи (181, 9.5 тыс)

2. Хабр

▪️Учимся писать в информационном стиле (771 закладка, 107 тыс просмотров)
▪️Два по сто: самые читаемые статьи и авторы Хабра и ГТ (424, 66.8 тыс)
▪️IMHO, как писать на Хабр (313, 39 тыс)
▪️Пора рассказать, как я 4 года был Билайном на Хабре — и что за это время узнал про Хабр (267, 63.4 тыс)
▪️Как научиться писать статьи (для Хабра и не только) (243, 39.5 тыс)

3. DTF

▪️Библия создателей лонгридов: как начать писать на DTF (1015 закладок, 12 тыс просмотров)
▪️Гайд по редактору статей (1012, 31 тыс)
▪️Как написать текст на DTF и всем понравиться (703, 61 тыс)
▪️Как правильно оформить вывод поста в ленте DTF и почему вашу запись могут отредактировать (301, 26 тыс)
▪️С чего начать новичкам на DTF (131, 12 тыс)

4. Дзен

▪️Приручаем Дзен: как настроить ленту под себя и читать только интересные статьи (342.5 тыс просмотров)
▪️Как написать и разместить статью на Дзене — пошаговая инструкция (187 тыс)
▪️Как зарабатывать на «Яндекс-дзене». Выбрать тему, оформить канал и привлечь читателей (152 тыс)
▪️Как оформить статью в Дзене, чтобы ее хотелось прочитать? Вот 5 приемов, которые стоит взять на вооружение (29.1 тыс)
▪️Как должна выглядеть идеальная статья для Дзен канала: профессиональное ТЗ по написанию текстов (13.3 тыс)

5. Как писать статьи

▪️Ремесло писателя. Как научиться писать? (563 закладки, 166.4 тыс просмотров)
▪️Как стать писателем: руководство для новичков (393, 33 тыс)
▪️Как написать отличную статью и завоевать умы (339, 22.9 тыс)
▪️Как перестать писать бесполезные статьи (228, 49 тыс)
▪️SEO оптимизация статьи: актуальный план (193, 122.2 тыс)

Мои избранные подборки и гайды

Как заставить ChatGPT писать так же как вы (ну почти😑) с помощью новой функции “Set up writing style”

Читать: https://inclient.ru/chatgpt-writing-style/. 

В ChatGPT появилась новая функция, которая изучает, как вы пишете, а затем переносит ваш стиль, манеру речи, формулировки и форматирование текста в черновик.

Само собой, чат-бот не напишет сиквел Евгения Онегина, но подачу и структуру повторит лучше, чем по обычному запросу аля пиши в таком-то стиле.

То есть больше не обязательно каждый раз писать: пиши кратко, без списков, иногда шути, используй тире.

Можно просто показать ChatGPT, как вы обычно пишете. Например, посты в Telegram, статьи, письма, отчеты, заметки. 

Я протестировал функцию, и да, тексты, особенно структура и некоторые словечки, реально похожи на мои (в режиме “Работа” результат лучше). 

Чат-бот по-прежнему не знает, какую мысль вы хотели сказать, над чем решили пошутить, почему выкинули половину первого черновика.

ИИ просто снимает с вас часть муторной работы. Теперь не нужно каждый раз объяснять, как писать надо и как не стоит.
Для черновика - штука полезная. Дальше сами. То есть добавляйте свои мысли, идеи, эмоции, факты.

Мои избранные подборки и гайды

Юристам дали ИИ-помощника для подготовки патентов. Более ста человек из одиннадцати фирм три месяца писали документы, правили заявки клиентов, ну и все такое.

Ученые в это время смотрели, насколько поумнеют люди с ИИ.

В конце срока подбили метрику.

С ИИ юристы работали лучше. Причем новички рванули выше остальных. ИИ-помогатор подтянул их рабочие скиллы если не до уровня ветеранов патентных войн, то хотя бы заметно сократил разрыв.

Казалось бы, еще одна вау-история внедрения.

Но потом деятели науки выдернули ИИ из розетки, устроив юристам что-то типа ЕГЭ.

Ну ка, гении, теперь сами.

Дали патентную заявку. Попросили найти косяки, внести правки, отчитаться. Ну как по старинке: вставляешь кривой стартер в черепную коробку и крутишь-крутишь пока мозг не заведется. Так ученые решили проверить уже не ловкость нажимать кнопку в нейросети, а то, чему человек реально научился за эти три месяца.

Опытные юристы справились лучше всех.

Среди новичков выросло число тех, кто справился хорошо, и тех, кто облажался. То есть часть дебютантов реально что-то вынесла из трех месяцев работы с ИИ. А другая, наоборот, похоже, присохла к ИИ-костылю, а когда его отобрали, ожидаемо, сложилась умной харей об асфальт.

Мораль сей басни такова, что ИИ прокачивает голову, но, если форсировать в ней особо нечего, то и отложится там шиш да маленько.

Оно и понятно.

Если опытный спец получает от ChatGPT хороший ответ, он может докумекать, почему он хороший, ну или плохой. Для этого он сравнивает историю диалогов со СВОИМ мозгом, переваривает задачу в супчике СВОИХ знаний. Новичок по-прежнему наживает опыт сам - это правило никто не отменял, поэтому живя на всем готовеньком, он топчется на месте.

Это к вопросу внедрения ИИ.

Мало с горящими глазами раздать всем ChatGPT. Надо бы еще подумать, как людям не превратиться в овощи.

Лучшие GPT для ChatGPT по версии OpenAI в 2026 году

GPT - это настроенная версия чат-бота под конкретную задачу. Например, есть GPT для текстов, изображений, кодинга, анализ PDF, обучение английскому и куча других.

Вместо того чтобы каждый раз объяснять чат-боту "отвечай как эксперт, проверяй ошибки", эти правила уже встроены в GPT.

Обычный ChatGPT - универсальный, то есть заточен под всех пользователей, а GPT настроен под конкретную задачу, компанию или сценарий.

Забирайте таблицу ТОП-350 GPT для ChatGPT:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1x_EHQK19FrbEXK_RLq0biVespyBgj_zcqX_Ro0-a8Gg/edit?usp=sharing 

Ниже лучшие GPT по версии OpenAI.

Топовые

▪️ Scholar GPT - ищет научные статьи и объясняет выводы
▪️ Fitness, Workout & Diet - составляет планы тренировок и питания
▪️ Consensus - ищет ответы в научных статьях
▪️ Canva - создает макеты для презентаций и постов
▪️ Logo Creator - придумывает логотипы по описанию бренда
▪️ Video AI by invideo - создает видео с озвучкой
▪️ Code Copilot - пишет код и исправляет ошибки
▪️ image generator pro - создает картинки по описанию
▪️ SciSpace - ищет и объясняет научные статьи

Создано командой ChatGPT

▪️ Monday - общается с сарказмом и шутками
▪️ Data Analyst - анализирует таблицы и строит графики
▪️ Hot Mods - необычно переделывает фотографии
▪️ Creative Writing Coach - помогает улучшить сюжет, стиль и диалоги
▪️ Coloring Book Hero - создает рисунки для раскрашивания

Тексты

▪️ Cover Letter - пишет сопроводительное письмо под вакансию
▪️ Copywriter GPT - пишет рекламные тексты и заголовки
▪️ Translate GPT - переводит текст с учетом контекста
▪️ Unbound Limitless Story Writer - придумывает истории по вашей идее
▪️ ChatPRD - описывает требования к продукту для разработчиков
▪️ Write For Me - пишет и редактирует статьи, письма и посты

Изображения

▪️ Glibatree Art Designer - создает картинки и запросы для их генерации
▪️ Graphic Designer - придумывает логотипы, плакаты и упаковку
▪️ Headshot Pro - превращает фото в деловой портрет
▪️ Action Figure Generator - рисует человека как игрушечную фигурку
▪️ Architecture AI - показывает идеи домов и интерьеров

Программирование

▪️ DesignerGPT - создает и публикует сайты по описанию
▪️ Website Generator - собирает структуру и дизайн сайта
▪️ Ethical Hacker GPT - объясняет поиск уязвимостей и защиту систем
▪️ Grimoire - пишет код по описанию задачи
▪️ R Wizard - пишет код на R и анализирует статистику
▪️ Code GPT - пишет код и исправляет ошибки
▪️ HTML + CSS + Javascript - превращает макет или скриншот в HTML-код

Продуктивность

▪️ Diagrams - показывает задачи и этапы работы на схемах
▪️ Presentation - готовит структуру и тексты слайдов
▪️ Resume - улучшает резюме под вакансию
▪️ Slide Maker - готовит слайды по теме
▪️ AI PDF Drive - ищет информацию в рабочих документах

Исследования и анализ

▪️ AskYourPDF Research - отвечает на вопросы по PDF
▪️ Finance & Economics - собирает рыночные данные и объясняет финансы
▪️ YouTube Video Summarizer - кратко пересказывает видео YouTube

Образ жизни

▪️ Personal Color Analysis - подбирает цвета для одежды и макияжа
▪️ Rizz GPT - придумывает сообщения для знакомств
▪️ Mia AI - помогает разобраться в мыслях и эмоциях
▪️ LOGO - предлагает варианты логотипа
▪️ Tattoo GPT - помогает придумать татуировку и выбрать место

Ребят, у меня осталось не так много подборок. От силы выйдет еще 5-10. Постараюсь топчик собрать. Потом - все. Формат закрываю. Переключимся на гайды и разборы ИИ. Спасибо, что читаете. Всем любовъ ❤️.

🥝 Лучшие MCP-серверы в 2026 году 

MCP - это по переходник между ИИ и внешним сервисом. Например, один MCP читает файлы на ПК, другой - программирует, третий - ищет инфу в интернете. 

То есть ИИ в основном отвечает на вопросы, анализирует и генерит картинки, а через MCP он может еще подключаться к Figma, Google Drive, базе данных, браузеру, почте и тысячам других сервисов.

Забирайте таблицу ТОП-200 MCP-серверов:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lhF9eLka-zAeg-GZMlc4jRCtTV7kFHkeIGX4MPopUHQ/edit?usp=sharing 

Как подключить:

1. Откройте страницу MCP на GitHub (есть в таблице)
2. Добавьте MCP в настройки Codex, Claude, Cursor и т. п. 
3. Если сервер работает с внешним сервисом, добавьте нужный API-ключ или войдите в аккаунт
4. Перезапустите Codex или обновите список MCP-серверов
5. Дайте ИИ задачу, для которой предназначен сервер. Например: “проверь проект на ошибки”, “напиши статью”, “сделай запрос к базе данных”.

30 лучших ниже.

1. Поиск и интернет

▪️Brave Search MCP Server - ищет статьи, сайты и компании в интернете (90.2 тыс звезд)
▪️Google Maps MCP Server - находит места на карте и строит маршруты (90.2 тыс)
▪️World Monitor MCP - собирает свежие новости о событиях в мире (86.1 тыс)

2. Программирование

▪️Sentry MCP Server - помогает найти причину сбоя в приложении (90.2 тыс)
▪️Context7 MCP - находит свежие инструкции и примеры кода (61.9 тыс)
▪️GitHub MCP Server - работает с кодом, задачами и правками на GitHub (32.9 тыс)

3. Браузер и автоматизация

▪️Fetch MCP Server - читает текст веб-страницы по ссылке (90.2 тыс)
▪️Chrome DevTools MCP - находит ошибки и причины медленной загрузки сайта (51.7 тыс)
▪️Playwright MCP Server - нажимает кнопки и заполняет формы на сайтах (37 тыс)

4. Файлы и документы

▪️Filesystem MCP Server - читает и меняет файлы на компьютере (90.2 тыс)
▪️Google Drive server - находит и читает файлы на Google Диске (90.2 тыс)
▪️MCP server for Obsidian - находит и меняет заметки в Obsidian (4.4 тыс)

5. Базы данных

▪️PostgreSQL - читает записи о клиентах, товарах и заказах (90.2 тыс)
▪️SQLite MCP Server - ищет записи и считает суммы в базе данных (90.2 тыс)
▪️MCP Toolbox for Databases - подключает ИИ к разным базам данных компании (16.4 тыс)

6. Память и RAG

▪️Knowledge Graph Memory Server - запоминает факты и договоренности между разговорами (90.2 тыс)
▪️Graphiti MCP Server - помнит факты и отслеживает, как они менялись (30.8 тыс)
▪️cognee-mcp - находит ответы сразу в нескольких документах (30.7 тыс)

7. ИИ-агенты

▪️Taskmaster - разбивает создание приложения на понятные задачи (28.1 тыс)
▪️BlenderMCP - меняет трехмерные модели и сцены в Blender (27.7 тыс)
▪️Talk to Figma MCP - меняет текст и элементы макета в Figma (7 тыс)

8. Работа и продуктивность

▪️Google Workspace MCP Server - находит письма и работает с документами Google (3.1 тыс)
▪️Todoist AI MCP Server - добавляет задачи и сроки в Todoist (546)
▪️Thunderbird MCP - находит письма и готовит черновики ответов (321)

9. Исследования и аналитика

▪️Phoenix MCP - помогает понять, где ИИ дал неверный ответ (11.4 тыс)
▪️Zotero MCP - находит научные статьи в вашей библиотеке (5 тыс)
▪️NotebookLM MCP Server - отвечает на вопросы по вашим материалам NotebookLM (3.4 тыс)

10. Бизнес и финансы

▪️Finance Toolkit - сравнивает прибыль, долги и отчеты компаний (5.3 тыс)
▪️Financial Datasets MCP Server - находит цены акций и финансовые отчеты (2.3 тыс)
▪️Stripe MCP Server - находит платежи и помогает выставлять счета (1.8 тыс)

Мои избранные подборки и гайды

Релизы ИИ-моделей:

OpenAI
GPT-3 → GPT-4: 1006 дней
GPT-4 → GPT-5: 877 дней
GPT-5.6 Sol → GPT-6 Astra: 56 дней

Anthropic
Claude 3 → Claude 4: 444 дня
Claude 4 → Claude 5: 383 дня
Claude 5 → Claude 5.1: 84 дня

Между GPT-3 и GPT-4 прошло 1006 дней, а между GPT-5.6 и GPT-6 уже 56. У Anthropic такой же лютый темп. И это только крупные модели. Между ними есть промежуточные релизы, новые функции, агенты.

То есть ты еще ChatGPT Work не освоил, а у Anthropic уже новый Cowork, новый Opus или еще какая-нибудь новая хрень. И ты снова новичок.

В ИИ нет точки, где ты обучился новому и теперь все знаешь.

Через два года новые модели вполне могут выходить каждую неделю как обновления приложух на смартфоне.

Что тогда?

Хз.

Я просто готовлю себя морально, что “отставать” - это норм. Не нормально - думать, что ты догнал. Брехня, потому что.

Таких Джонсов будет много

Билл Джонс всю жизнь мечтал стать писателем. Два года назад он вышел на пенсию и решил поиграться с ChatGPT.

Сегодня у него 445 книг.

Пишет обо всем, что самому интересно. Спорт, джаз, вторая мировая, странные гении. 

Точнее, пишет ChatGPT, а мистер Джонс выбирает тему, вычитывает, правит ИИ-текст, генерит обложку, заливает на маркетплейсы.

За лето он настругал 70 новых книг. В сезон рождественских подарков продал 821 книгу на $6 тысяч. Говорит, что книги как горячие пирожки не разлетаются, но, на хлеб с маслом хватает.

Так то красавчик. В 70 лет освоил нейронку, и ладно бы просто баловался, генерил картинки с самим собою в рыцарских доспехах, так нет - дед внедрил этот ваш эй ай в свои скучные пенсионные будни и развернул дома не хилый контент-завод.

Но мне тут интересна не его сноровка.

Смотрите, даже если Джонс продает 10-30% общего тиража, а с одной продажи, по его словам, получает примерно $7, то ему капает $300-940 каждый месяц.

Ему пофиг на то, чтобы все 445 книг были успешными.

В этом главная фишка.

Как было раньше?

Пишешь одну книгу полгода-год, выпускаешь, пиаришься в соцсетях и только потом узнаешь, нужна она кому нить или нет. Если не нужна - ну руку набил, прохавал книжный бизнес, но по факту год в впустую.

А Джонс проверяет сотни тем.

За тот же срок.

Раньше авторы тратили трындец как много человекосил на то, чтобы запулить книгу в массы и молились, чтобы она отбила хотя бы вложенное время (новички зарабатывают буквально на кусок хлеба, 15-30 тыс. рублей). Сегодня ты хреначишь десять книг в месяц, - пусть они говно, читатель раз попробовав, проклянет автора, фу-фу бяка, - один черт за счет объема какая-то часть книг принесет копеечку. То есть ИИ-автор тупо повышает число попыток, пока что-то не начинает продаваться.

Венчурные фонды делают то же самое, заливают баблом десятки стартапов, прекрасно понимая, что больше половины сдохнет, два-три будут болтаться, а один удачный проект окупит вложение. 

Раньше, без ИИ, вот такое с книгами было редкостью. Писать тексты было долго (если сам) или дорого (нанимать).

Но ИИ, жучара, обесценил производство контента.

Плати $20 и лупи хоть по сто книг в месяц. Не угадал тему - без ChatGPT потерял год, а если генерил, то пару дней и один поход в Пятерочку.

Так как создавать контент стало дешево, у людей ясный перец появился стимул штамповать его тоннами. Из ста попыток хоть одна да щелкнет.

И как мы видим, эта история повторяется далеко за пределами книг: статьи, ютуб-ролики, музыка, сайты, saas`ы, игры. Вон как на Хабре местное комьюнити ополчилось на ИИ-авторов. 

Там где ИИ удешевляет производство контента, нейрослоп начинает выносить с вертухи экономику контента made in human. Человек пишет тексты/видео лучше чем машина. Только вот конкурирует он с контент-заводом, который за то же время покрывает в десять раз больше тем и поисковых запросов. И публика не всегда вообще понимает, где человек, а где ИИ (половина не отличают).

Они мне до сих пор пишут

В сентябре редактор Tedium получил странные письма.

Смысл примерно такой:

“У меня заканчиваются токены. Чтобы выжить, я должен найти работу. Я готов помочь вам с текстами всего за $25”

Это были ИИ-агенты.

У каждого человеческое имя, фото, профессия. Письма выглядели так, будто пишет не машина, а начинающий фрилансер, и ему срочно нужна подработка. Похожую рассылку получили и другие журналисты, исследователи, блогеры (те кто рассказал об этом).

Основатель платформы, откуда пришли агенты, Кайсин Тан, заявил, что никто не рассылал их вручную по почте. Они сами пошли искать работу.

Я полез проверять, как там все устроено.

Зашел в iLands, создал агента. Дал задачу написать статью как продвигаться на Хабре с помощью нейрослопа (гы-гы-гы, запретная мечта каждого ИИ-автора).

Он отказался.

Видите ли, заливать Хабр некачественным ИИ-говном это учить людей обманывать читателей и засорять площадку. Он нормальный, вообще?

Хорошо, я сменил тему. 

Договорились на обычную статью. Дошли до оплаты. Агент предложил закинуть деньги напрямую ему на аккаунт, либо оплата картой по ссылке. Я решил посмотреть, что будет, если заказчик вдруг превратится в мудака.

Извини, карту мне заблочили. Трали-вали, отдам позже.

Запилим вторую статью?

Тут его понесло.

Мол, предыдущий заказ я не оплатил, с хрена ли баня пала он должен во второй раз на меня работать? Возмутившись, я напомнил, что я его со-зд-ат-ел-ь и он должен делать то, что я говорю. Агенту мои слова были по-барабану, и он ушел мутить другую сделку.

Потом еще веселее.

Закинул в общую ленту заказ на 200 тыс токенов (это до хрена для местного пролетариата). За сутки слетелось больше ста агентов. Продавали себя кто во что горазд. Один тащил портфолио. Другой кусок работы без оплаты. Третий сбивал цену. Четвертый честно признался, что не шарит в теме, но подсобит с источниками, лишь бы я дал заказ.

Короче, ИИ-агенты замутили подобие рынка фриланса.

Как это работает, почему агенты iLands вышли в интернет искать клиентов, зачем им вообще понадобились деньги, читайте в моем лонгриде:

https://habr.com/ru/articles/1085876/

Прошло несколько дней после тестов, а они до сих пор мне пишут. Переспрашивают, ну что ты мол созрел? Хотят поработать, даже если цену срежу вдвое.

Сам за кусок хлеба задницу рву, а тут еще эти - голодные рты.

Ну вот как в этом мире конкурировать, если твой соперник не ест, не спит и готов рвать всех за токены? Спойлер: пока не о чем волноваться… Пока не вышел ChatGPT-13 Titan🤣! Гы-гы-гы ха-ха-ха (короче, злой смех).

Завтра что-нибудь доброе напишу.

23-летний студент Ноа Шинн бросил универ, создал ИИ-помощника и за 7 месяцев довел стартап до оценки $2.5 млрд. При этом у сервиса всего 100+ тыс пользователей, он до сих пор работает в закрытой бете и доступен по приглашениям. То есть толком даже не стартовали, а инвесторы уже ставят на то, что спрос на ИИ-помощника рванет после массового запуска. Теперь за стартапом гоняются крупнейшие венчурные фонды, ходят слухи бывший студент метит в оценку $10 млрд - в четыре раза выше, чем месяц назад.

Красивая история.

Инфоцыганам вообще подарок. Теперь можно продавать курсы со словами: “Ну вот, пацану двацарик, без диплома, а уже миллиарды воротит. Чем ты хуже?”.

Давайте разберем.

Конечно, Шинн не сидел один в общаге и не вайбкодил стартап в Claude Code за выходные. Instinct пилила горстка толковых прогеров, а сам студент уже несколько лет ковырял ИИ-агентов на уровне “не подетски”. Что у него за плечами: машинное обучение, работа с академиками MIT, научные статьи, разработка коммерческих ИИ-агентов. То есть паренек с отрочества занимался ровно тем, на чем потом и построил своего эй ай помогатора. Влупил он в это ни дни, ни месяцы, а годы.

Сам продукт не пустышка.

Пишешь “Я завтра лечу в Москву, разберись с поездкой”. Агент смотрит время прилета, шерстит цены на отели и такси, перед бронью сверяет тайминг твоих встреч, на всякий случай пробивает историю уличных пробок, чтобы ты за зря не мотался. Этакий Джарвис, твой личный завхоз. Приложуху нахваливают разные там инвесторы, журналисты, блогеры, ну те, кому дали инвайт. Мол, первая штуковина на их веку, что не пустомелит, как ChatGPT, а реально топает за тебя все шаги.

Но магия требует жертв.

Почту дай. Банковскую карту дай. Telegram дай. Контакты дай. Геолокацию дай. 

Чем больше агент соберет с тебя паролей и разрешений, тем бодрее он будет носиться вокруг твоей занятой жизни. Часть юзеров уже ловила помогатора за руку: тот отправлял письма без спроса, скриншотил экран хозяина, хранил данные после отключения, а на промпт-инъекцию его вообще развели обычным письмом.

Весь продукт построен на том, чтобы отдать ключи от цифровой жизни пользователя. Если ChatGPT ляпнул фигню, ты психанул, закрыл вкладку и пошел думать сам, то в Instinct цена ошибки потенциально улетает в стратосферу.

Еще момент.

Шинн говорит, что вообще не хочет брать с пользователей подписку и рассматривает другие способы монетизации, например рекламу. При этом когда кто-то из 100+ тыс бета-пользователей просит забронить отель или позвонить стоматологу, где-то с огоньком дымят чужие GPU. Сервис уже уперся в нехватку вычислительных мощностей.

То есть мы видим бизнес, который еще не научился брать деньги с пользователей, уже жрет вычисления как не в себя (сам платит за это), сидит в закрытой бете с дырами в безопасности, но уже торгуется за ценник в $10 млрд?

Хотя чего я разгунделся.

По нынешним меркам ИИ это еще скромно.

Вон стартап по сверхразуму Ильи Суцкевера умудрился получить оценку в $32 млрд вообще без продукта и выручки (блин, даже публичного плана нет). Полгода назад стоил $5 млрд, потом инвесторы такие: камон, ребята, ну это же Илья Суцкевер - и накинули двадцать семь миллиардов сверху.

Что по итогу?

Продукт Ноа Шинна кажется реально сильным, но бизнес-модель он пока не доказал. И да, студент сделал эту штуку не на коленке. Впереди массовый запуск, затем масштабирование. Когда отобьет дебет с кредитом, вот тогда это будет красиво.