Сеголня параллельно прорабатывал архитектуру проекта для портфельных компаний VC и делал структуру презентации для ООН. Такой вторник
Запустил сегодня приложение. DrakeAI - трекер расходов, где ты просто пишешь "кофе 400р" или "coffee $4" и AI сам разбирается с категорией, валютой, всем остальным. Никаких форм, никаких 7 нажатий чтобы записать кофе. Работает на любом языке.
Собрал на тех же AI-агентах, которых использую на клиентских проектах. Наш полный стек с фронтом, бекендом, сообщениями, AI-агентом позволяет делать такие штуки очень быстро.
Я постоянно рассказываю что один человек с AI-агентами может заменить команду разработки. Решил просто показать вместо того чтобы об этом писать.
Тот же самый процесс, который я использую как fractional CTO - проектирую архитектуру, агенты пишут код, я ревьюю. Разница в том что клиентские проекты это 16-недельные платформы, а это был сайд-проект на выходные. Но подход одинаковый.
Бесплатно, без рекламы. Если трекаете расходы и ненавидите UX ввода в каждом другом приложении - попробуйте.
ios app
https://apps.apple.com/us/app/drakeai/id6762331893
android
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.zavodit.drakeai
Собрал на тех же AI-агентах, которых использую на клиентских проектах. Наш полный стек с фронтом, бекендом, сообщениями, AI-агентом позволяет делать такие штуки очень быстро.
Я постоянно рассказываю что один человек с AI-агентами может заменить команду разработки. Решил просто показать вместо того чтобы об этом писать.
Тот же самый процесс, который я использую как fractional CTO - проектирую архитектуру, агенты пишут код, я ревьюю. Разница в том что клиентские проекты это 16-недельные платформы, а это был сайд-проект на выходные. Но подход одинаковый.
Бесплатно, без рекламы. Если трекаете расходы и ненавидите UX ввода в каждом другом приложении - попробуйте.
ios app
https://apps.apple.com/us/app/drakeai/id6762331893
android
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.zavodit.drakeai
❤5
GPT-5.5 вышла. Читал бенчмарки весь вечер.
Вывод: мало что меняет в моей работе.
Claude все еще лучше правит код (SWE-Bench Pro: 64.3% vs 58.6%). GPT-5.5 сильно прыгнула в длинном контексте - 74% на 512K-1M токенов, было 36%.
Использую обе модели в одном проекте. GPT для архитектурного ревью всей кодовой базы, Claude для точечных фиксов. Модель - инструмент, не религия.
Интересное из анонса: 85% сотрудников OpenAI пользуются Codex каждую неделю. Крупнейшая AI-компания работает по модели "один человек + AI-агенты" внутри. Не как демо - как ежедневная реальность.
Я так работаю с клиентами уже год. Может скептиков наконец станет меньше.
Вывод: мало что меняет в моей работе.
Claude все еще лучше правит код (SWE-Bench Pro: 64.3% vs 58.6%). GPT-5.5 сильно прыгнула в длинном контексте - 74% на 512K-1M токенов, было 36%.
Использую обе модели в одном проекте. GPT для архитектурного ревью всей кодовой базы, Claude для точечных фиксов. Модель - инструмент, не религия.
Интересное из анонса: 85% сотрудников OpenAI пользуются Codex каждую неделю. Крупнейшая AI-компания работает по модели "один человек + AI-агенты" внутри. Не как демо - как ежедневная реальность.
Я так работаю с клиентами уже год. Может скептиков наконец станет меньше.
Как выиграть в эпоху AI
Подписка за $200 дает тебе ~$10K интеллекта в месяц. Десять миллиардов токенов. Это как если бы тебе на год дали бесплатного senior-сотрудника - а ты его не нанял.
FOMO сейчас витает в воздухе как никогда. Я и мои коллеги по цеху работаем по 100 часов в неделю, выжимая из AI-подписок все до капли. И не просто так.
Представь: у тебя есть сутки, чтобы попросить у сверхразума что-то для себя. Что бы это было?
Вот что я бы делал (и делаю):
1. Не проходить мимо.
История любого дикого рынка одинаковая - сначала халява, потом регулятор. Claude и OpenAI вполне могут урезать мощность в 50 раз. Окно открыто сейчас. Не факт, что будет открыто завтра.
2. Строить AI-инструменты для бизнеса.
Компания без AI сегодня - это компания без сайта в 2005. Все понимают. Мало кто делает. Это передел рынка, и бронепоезд не пощадит никого.
3. Создавать то, чего тебе не хватает.
Эра вайбкодеров. Без знания инфраструктуры можно собрать бота, апп, сайт - лично для себя. 99% никогда не увидят свет. Но личный инструмент, заточенный под тебя - уже конкурентное преимущество.
4. Мультиплицировать себя.
Найди то, что у тебя получается лучше всего. Подключи AI как усилитель. Один человек с правильным рычагом сейчас опаснее команды из десяти.
5. Строить AI-системы.
Это то, чем занимаюсь я. AI-Zavod - 168 агентов, которые взаимодействуют, решают задачи, имеют разные роли. Не один бот. Система.
Если завтра розетку вырубят - у тебя останется то, что ты успел построить. Инструменты, которых нет у других.
Строй свечной заводик, пока дают.
Подписка за $200 дает тебе ~$10K интеллекта в месяц. Десять миллиардов токенов. Это как если бы тебе на год дали бесплатного senior-сотрудника - а ты его не нанял.
FOMO сейчас витает в воздухе как никогда. Я и мои коллеги по цеху работаем по 100 часов в неделю, выжимая из AI-подписок все до капли. И не просто так.
Представь: у тебя есть сутки, чтобы попросить у сверхразума что-то для себя. Что бы это было?
Вот что я бы делал (и делаю):
1. Не проходить мимо.
История любого дикого рынка одинаковая - сначала халява, потом регулятор. Claude и OpenAI вполне могут урезать мощность в 50 раз. Окно открыто сейчас. Не факт, что будет открыто завтра.
2. Строить AI-инструменты для бизнеса.
Компания без AI сегодня - это компания без сайта в 2005. Все понимают. Мало кто делает. Это передел рынка, и бронепоезд не пощадит никого.
3. Создавать то, чего тебе не хватает.
Эра вайбкодеров. Без знания инфраструктуры можно собрать бота, апп, сайт - лично для себя. 99% никогда не увидят свет. Но личный инструмент, заточенный под тебя - уже конкурентное преимущество.
4. Мультиплицировать себя.
Найди то, что у тебя получается лучше всего. Подключи AI как усилитель. Один человек с правильным рычагом сейчас опаснее команды из десяти.
5. Строить AI-системы.
Это то, чем занимаюсь я. AI-Zavod - 168 агентов, которые взаимодействуют, решают задачи, имеют разные роли. Не один бот. Система.
Если завтра розетку вырубят - у тебя останется то, что ты успел построить. Инструменты, которых нет у других.
Строй свечной заводик, пока дают.
❤4
Lovable оценили в $6.6B. $400M ARR. 200,000 новых проектов в день.
Большинство этих проектов останутся прототипами. Но некоторые получат traction. Реальных пользователей. Реальную выручку. И тогда они упрутся в стену.
Стена - это не проблема UI. С UI у Lovable все хорошо. Стена - это все, что за UI:
- Мультитенантность (enterprise-клиентам нужна изоляция данных)
- Комплаенс (SOC 2, HIPAA - enterprise-покупатели требуют)
- Кастомная бэкенд-логика (бизнес-правила не влезают в Supabase functions)
- Интеграции (HRIS, CRM, платежные системы, аналитика)
- Масштабирование за 100 пользователей без поломок
Я ревьюю такие переходы Lovable-to-production и паттерн стабильный. Фаундер доказал рынок. Прототип подтвердил спрос. Теперь нужна production-инфраструктура, и перед ним два варианта:
Вариант 1: Нанять команду. Бэкенд, фронтенд, QA, DevOps. Бюджет: $100-150K за 4-месячный MVP. Время до первого найма: 4-6 недель. Время до первого деплоя: еще 3-4 месяца.
Вариант 2: Работать с тем, кто строит с AI-агентами. Один человек управляет AI-агентами, которые делают разработку - бэкенд, фронтенд, тестирование. То же качество архитектуры, те же стандарты код-ревью. Бюджет: значительно меньше. Сроки: те же или быстрее, потому что нет overhead на координацию команды.
Два года назад варианта 2 не существовало. Сейчас он есть.
Фаундеры, которые это понимают, доходят до production в 2-3 раза дешевле конкурентов. Те, кто нет - либо прожигают seed-раунд на традиционную команду, либо застряли в прототипе в ожидании технического кофаундера, который может никогда не прийти.
Если вы собрали что-то в Lovable и упираетесь в лимиты - вопрос не в том, мигрировать ли. Вопрос - как и с кем.
Большинство этих проектов останутся прототипами. Но некоторые получат traction. Реальных пользователей. Реальную выручку. И тогда они упрутся в стену.
Стена - это не проблема UI. С UI у Lovable все хорошо. Стена - это все, что за UI:
- Мультитенантность (enterprise-клиентам нужна изоляция данных)
- Комплаенс (SOC 2, HIPAA - enterprise-покупатели требуют)
- Кастомная бэкенд-логика (бизнес-правила не влезают в Supabase functions)
- Интеграции (HRIS, CRM, платежные системы, аналитика)
- Масштабирование за 100 пользователей без поломок
Я ревьюю такие переходы Lovable-to-production и паттерн стабильный. Фаундер доказал рынок. Прототип подтвердил спрос. Теперь нужна production-инфраструктура, и перед ним два варианта:
Вариант 1: Нанять команду. Бэкенд, фронтенд, QA, DevOps. Бюджет: $100-150K за 4-месячный MVP. Время до первого найма: 4-6 недель. Время до первого деплоя: еще 3-4 месяца.
Вариант 2: Работать с тем, кто строит с AI-агентами. Один человек управляет AI-агентами, которые делают разработку - бэкенд, фронтенд, тестирование. То же качество архитектуры, те же стандарты код-ревью. Бюджет: значительно меньше. Сроки: те же или быстрее, потому что нет overhead на координацию команды.
Два года назад варианта 2 не существовало. Сейчас он есть.
Фаундеры, которые это понимают, доходят до production в 2-3 раза дешевле конкурентов. Те, кто нет - либо прожигают seed-раунд на традиционную команду, либо застряли в прототипе в ожидании технического кофаундера, который может никогда не прийти.
Если вы собрали что-то в Lovable и упираетесь в лимиты - вопрос не в том, мигрировать ли. Вопрос - как и с кем.
Когда Claude упирается в 100% лимита, компания не должна останавливаться.
Я хочу выложить этот скрин не просто как "смотрите, потратили весь лимит".
Для меня это хороший пример реальной проблемы в AI-инфраструктуре.
Один провайдер уже на 100%.
Другой еще доступен.
Бесплатные и open-source модели тоже можно использовать.
Но если в системе нет роутера, все все равно выглядит так, будто "AI сломался".
И вот здесь начинается разница между "мы используем AI-инструменты" и "мы строим AI-систему".
Большинство людей до сих пор спрашивают:
"Какая модель лучше?"
Claude? GPT? Codex? Gemini? Llama? Mistral? Qwen?
Но в продакшене вопрос должен быть другим:
"Что произойдет, когда любимая модель станет недоступна?"
Потому что это обязательно произойдет.
Модель может упереться в лимит бюджета.
Может упереться в rate limit.
Может начать отвечать медленнее.
Может плохо справляться с конкретным типом задач.
У провайдера может быть outage.
Или просто окажется, что для этой нагрузки она слишком дорогая.
Если весь ваш AI workflow завязан на одного провайдера, лимит этого провайдера становится лимитом всей вашей компании.
Поэтому AI-системе нужен не просто выбор модели.
Ей нужен роутер.
Роутер должен решать:
- какой модели отдать конкретную задачу
- какая модель сейчас слишком дорогая для этого типа работы
- какой провайдер уже выбрал бюджет
- какая модель достаточно хороша для задачи
- когда можно использовать бесплатную или open-source модель
- когда нужно остановиться и спросить человека
Не каждая задача требует самой сильной модели.
Где-то действительно нужно глубокое рассуждение.
Где-то нужно редактирование кода.
Где-то нужен длинный контекст и планирование.
А где-то задача простая: классификация, extraction, очистка текста, суммаризация, первичный анализ логов, подготовка контекста.
Такие задачи часто можно отдавать более дешевым моделям или бесплатным open-source моделям.
А дорогие frontier-модели сохранять для тех случаев, где они реально дают разницу.
Это и есть переход от "AI assistant" к "AI workforce".
У одного ассистента может быть любимая модель.
Но у AI workforce должны быть:
- диспетчеризация
- бюджетирование
- fallback-правила
- проверка качества
- escalation path к человеку
Если Claude закончился - задача должна уйти в Codex.
Если Codex не подходит - в Gemini.
Если задача простая - в open-source модель.
Если уверенность низкая - к человеку.
Цель не в том, чтобы молиться на одну модель.
Цель в том, чтобы полезная работа продолжала двигаться, даже когда один из провайдеров уперся в лимит, стал дорогим или временно недоступен.
В 2026 году вопрос уже не "какая модель самая умная?"
@
Вопрос другой:
"Что делает ваша система, когда самая умная модель прямо сейчас недоступна?"
Я хочу выложить этот скрин не просто как "смотрите, потратили весь лимит".
Для меня это хороший пример реальной проблемы в AI-инфраструктуре.
Один провайдер уже на 100%.
Другой еще доступен.
Бесплатные и open-source модели тоже можно использовать.
Но если в системе нет роутера, все все равно выглядит так, будто "AI сломался".
И вот здесь начинается разница между "мы используем AI-инструменты" и "мы строим AI-систему".
Большинство людей до сих пор спрашивают:
"Какая модель лучше?"
Claude? GPT? Codex? Gemini? Llama? Mistral? Qwen?
Но в продакшене вопрос должен быть другим:
"Что произойдет, когда любимая модель станет недоступна?"
Потому что это обязательно произойдет.
Модель может упереться в лимит бюджета.
Может упереться в rate limit.
Может начать отвечать медленнее.
Может плохо справляться с конкретным типом задач.
У провайдера может быть outage.
Или просто окажется, что для этой нагрузки она слишком дорогая.
Если весь ваш AI workflow завязан на одного провайдера, лимит этого провайдера становится лимитом всей вашей компании.
Поэтому AI-системе нужен не просто выбор модели.
Ей нужен роутер.
Роутер должен решать:
- какой модели отдать конкретную задачу
- какая модель сейчас слишком дорогая для этого типа работы
- какой провайдер уже выбрал бюджет
- какая модель достаточно хороша для задачи
- когда можно использовать бесплатную или open-source модель
- когда нужно остановиться и спросить человека
Не каждая задача требует самой сильной модели.
Где-то действительно нужно глубокое рассуждение.
Где-то нужно редактирование кода.
Где-то нужен длинный контекст и планирование.
А где-то задача простая: классификация, extraction, очистка текста, суммаризация, первичный анализ логов, подготовка контекста.
Такие задачи часто можно отдавать более дешевым моделям или бесплатным open-source моделям.
А дорогие frontier-модели сохранять для тех случаев, где они реально дают разницу.
Это и есть переход от "AI assistant" к "AI workforce".
У одного ассистента может быть любимая модель.
Но у AI workforce должны быть:
- диспетчеризация
- бюджетирование
- fallback-правила
- проверка качества
- escalation path к человеку
Если Claude закончился - задача должна уйти в Codex.
Если Codex не подходит - в Gemini.
Если задача простая - в open-source модель.
Если уверенность низкая - к человеку.
Цель не в том, чтобы молиться на одну модель.
Цель в том, чтобы полезная работа продолжала двигаться, даже когда один из провайдеров уперся в лимит, стал дорогим или временно недоступен.
В 2026 году вопрос уже не "какая модель самая умная?"
@
Вопрос другой:
"Что делает ваша система, когда самая умная модель прямо сейчас недоступна?"
❤2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Провел сегодня презентацию для ООН по внедрению AI
Почему AI-пилоты проходят демо и разваливаются в продакшене.
В прошлом квартале я проверил пять стартапов, которые только что запустили AI-фичи. У четырёх из них была одна и та же история - демо работало идеально. Через две недели в продакшене всё сломалось.
Не модель. Не промпт. Всё вокруг них.
Retry-логика. Состояние сессий. Обработка частичного ответа. Rate limit спайки в 3 ночи. В демо этого не видно. Это проявляется когда реальные пользователи бьют в систему в реальных условиях.
Разрыв между демо и продакшеном в AI-системах шире, чем в любой другой категории, с которой я работал. Вот почему.
В демо:
- Ты контролируешь входные данные
- Один пользователь, чистое состояние, нет конкурентности
- Если что-то сломалось - перезапустил
- Никто не смотрит на стоимость
В продакшене:
- Входные данные непредсказуемы
- Состояние тянется через 50 сессий одновременно
- Поломка стоит тебе SLA и доверия, а не просто retry
- Токены масштабируются с каждым edge case, который ты не обработал
Три вещи, которые ломаются первыми:
1. Retry-логика. Ты вызвал модель. Она завалилась по таймауту. Что дальше? Большинство демо не имеют ответа. Продакшен обязан иметь.
2. Накопление контекста. Первая сессия выглядит чисто. 47-я тянет 40k токенов накопленного мусора из edge case, которые ты так и не почистил. Стоимость растёт линейно. Латентность тоже.
3. Обработка частичного успеха. Модель что-то вернула. Не совсем то. Что теперь? В демо - итерируешь. В продакшене - нужна стратегия fallback, определённая заранее.
Именно поэтому я делаю архитектурные ревью до того, как фаундеры строят AI-фичи - а не после того, как они уже выкатили в продакшен и получили первый инцидент на реальной нагрузке.
Если ваше AI-демо работает, но вы нервничаете насчёт продакшена - это правильное чувство. Ссылка на звонок в комментах.
В прошлом квартале я проверил пять стартапов, которые только что запустили AI-фичи. У четырёх из них была одна и та же история - демо работало идеально. Через две недели в продакшене всё сломалось.
Не модель. Не промпт. Всё вокруг них.
Retry-логика. Состояние сессий. Обработка частичного ответа. Rate limit спайки в 3 ночи. В демо этого не видно. Это проявляется когда реальные пользователи бьют в систему в реальных условиях.
Разрыв между демо и продакшеном в AI-системах шире, чем в любой другой категории, с которой я работал. Вот почему.
В демо:
- Ты контролируешь входные данные
- Один пользователь, чистое состояние, нет конкурентности
- Если что-то сломалось - перезапустил
- Никто не смотрит на стоимость
В продакшене:
- Входные данные непредсказуемы
- Состояние тянется через 50 сессий одновременно
- Поломка стоит тебе SLA и доверия, а не просто retry
- Токены масштабируются с каждым edge case, который ты не обработал
Три вещи, которые ломаются первыми:
1. Retry-логика. Ты вызвал модель. Она завалилась по таймауту. Что дальше? Большинство демо не имеют ответа. Продакшен обязан иметь.
2. Накопление контекста. Первая сессия выглядит чисто. 47-я тянет 40k токенов накопленного мусора из edge case, которые ты так и не почистил. Стоимость растёт линейно. Латентность тоже.
3. Обработка частичного успеха. Модель что-то вернула. Не совсем то. Что теперь? В демо - итерируешь. В продакшене - нужна стратегия fallback, определённая заранее.
Именно поэтому я делаю архитектурные ревью до того, как фаундеры строят AI-фичи - а не после того, как они уже выкатили в продакшен и получили первый инцидент на реальной нагрузке.
Если ваше AI-демо работает, но вы нервничаете насчёт продакшена - это правильное чувство. Ссылка на звонок в комментах.
В прошлом месяце я пришел к клиенту, когда у них было 38 человек. Когда начал консультировать - было 12. Все горело.
Код был нормальный. Продукт работал. Но три вещи сломались незаметно:
1. Знания о деплое жили в голове одного человека. Когда она ушла в отпуск, никто не деплоил 9 дней.
2. Две команды независимо написали одинаковый auth-flow, потому что Slack-каналы разделились на силосы, которые никто не поддерживал.
3. "Быстрый стендап" превратился в 45 минут с 22 людьми, и половина команды перестала приходить.
Ничего из этого не видно в кодовой базе. Ничего не вызывает алертов. Все накапливается.
На 10 человек можно починить что угодно разговором в коридоре. На 50 нужны системы, которые заменяют то, что раньше делали разговоры - обмен знаниями, дедупликация, маршрутизация решений.
Большинство фаундеров обнаруживают это на 40. К тому моменту рубцовая ткань - задублированные сервисы, незадокументированные племенные знания, митинги, которые существуют потому что никто не доверяет async - стоит дорого.
Что я проверяю в каждом аудите масштабирования: bus factor деплоя, топология коммуникаций vs оргструктура, стоимость митинга на одно решение.
Если вы между 15 и 40 - проверьте это сейчас. Дешевле, чем чинить на 50.
Код был нормальный. Продукт работал. Но три вещи сломались незаметно:
1. Знания о деплое жили в голове одного человека. Когда она ушла в отпуск, никто не деплоил 9 дней.
2. Две команды независимо написали одинаковый auth-flow, потому что Slack-каналы разделились на силосы, которые никто не поддерживал.
3. "Быстрый стендап" превратился в 45 минут с 22 людьми, и половина команды перестала приходить.
Ничего из этого не видно в кодовой базе. Ничего не вызывает алертов. Все накапливается.
На 10 человек можно починить что угодно разговором в коридоре. На 50 нужны системы, которые заменяют то, что раньше делали разговоры - обмен знаниями, дедупликация, маршрутизация решений.
Большинство фаундеров обнаруживают это на 40. К тому моменту рубцовая ткань - задублированные сервисы, незадокументированные племенные знания, митинги, которые существуют потому что никто не доверяет async - стоит дорого.
Что я проверяю в каждом аудите масштабирования: bus factor деплоя, топология коммуникаций vs оргструктура, стоимость митинга на одно решение.
Если вы между 15 и 40 - проверьте это сейчас. Дешевле, чем чинить на 50.
Фаундер попросила посмотреть расходы на Cursor. Маленькая команда, $14K за 8 месяцев, 90% от одного человека. Проект должен был занять 3 месяца, растянулся на 8.
Сумма сама по себе не дикая. Зацепило другое - каждый разработчик в своем Cursor, ноль общего контекста. AI переучивает кодовую базу с нуля по 50 раз в день.
Мы перешли на агентов когда мне надоело каждое утро объяснять Claude что происходит. 173 агента, $220/мес. Но фишка не в экономии - а в том что контекст накапливается, а не теряется.
Реальный вопрос который она хотела задать - не "дорого ли мы платим", а "мой CTO вообще на наш проект это тратит?" Напрямую не сказала. Фаундеры такое редко говорят вслух.
Сумма сама по себе не дикая. Зацепило другое - каждый разработчик в своем Cursor, ноль общего контекста. AI переучивает кодовую базу с нуля по 50 раз в день.
Мы перешли на агентов когда мне надоело каждое утро объяснять Claude что происходит. 173 агента, $220/мес. Но фишка не в экономии - а в том что контекст накапливается, а не теряется.
Реальный вопрос который она хотела задать - не "дорого ли мы платим", а "мой CTO вообще на наш проект это тратит?" Напрямую не сказала. Фаундеры такое редко говорят вслух.
Честно, видел это слишком много раз. Стартап не берёт джунов - получает сеньоров, каждый из которых владеет целой подсистемой в одиночку, и больше никто к ней не прикасается. Потом один из них просит +40% - и у CEO нет никаких аргументов. Джуны - это не просто дешевле. Они вынуждают строить системы, которые может поддерживать не один человек.
❤5
За 2 недели DrakeAI зарегистрировали 175 человек. Из 25 стран. Без платной рекламы.
Полная картина:
61 человек активно ведут учет. 441 расход зафиксирован. Активация 35% - это число мы хотим увеличить.
Топ стран: США, Израиль, Украина, Молдова, Россия, Таиланд, Сингапур.
Что выпустили за 2 недели
- Периодические расходы - задайте аренду и подписки один раз, они записываются сами по расписанию
- Голосовой ввод - говоришь, приложение фиксирует (бесплатно - конкуренты берут за это деньги)
- Сканирование чеков - фото чека, AI читает остальное
- Голосование за фичи - пользователи сами говорят что строить дальше
- 40 валют с авто-определением
- Совместный учет для семьи и групп
- Сравнение расходов по месяцам
Что дальше
Уведомления о бюджете и еженедельный дайджест расходов - в топе голосования. Работаем по списку.
Ещё одно - мы только что запустили Telegram-бот (@drakeai_app_bot). Пишешь как другу: "кофе 150" - записано. Приложение открывать не нужно. Попробуйте.
Приложение бесплатное.
Как ведёте учёт расходов сейчас - и что обычно мешает делать это регулярно?
ios app
https://apps.apple.com/us/app/drakeai/id6762331893
android
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.zavodit.drakeai
tg bot
https://t.me/drakeai_app_bot
website
https://drakeai.app/
Полная картина:
61 человек активно ведут учет. 441 расход зафиксирован. Активация 35% - это число мы хотим увеличить.
Топ стран: США, Израиль, Украина, Молдова, Россия, Таиланд, Сингапур.
Что выпустили за 2 недели
- Периодические расходы - задайте аренду и подписки один раз, они записываются сами по расписанию
- Голосовой ввод - говоришь, приложение фиксирует (бесплатно - конкуренты берут за это деньги)
- Сканирование чеков - фото чека, AI читает остальное
- Голосование за фичи - пользователи сами говорят что строить дальше
- 40 валют с авто-определением
- Совместный учет для семьи и групп
- Сравнение расходов по месяцам
Что дальше
Уведомления о бюджете и еженедельный дайджест расходов - в топе голосования. Работаем по списку.
Ещё одно - мы только что запустили Telegram-бот (@drakeai_app_bot). Пишешь как другу: "кофе 150" - записано. Приложение открывать не нужно. Попробуйте.
Приложение бесплатное.
Как ведёте учёт расходов сейчас - и что обычно мешает делать это регулярно?
ios app
https://apps.apple.com/us/app/drakeai/id6762331893
android
https://play.google.com/store/apps/details?id=com.zavodit.drakeai
tg bot
https://t.me/drakeai_app_bot
website
https://drakeai.app/
❤3
Год как не употребляю алкоголь
Прошлый раз отмечал день радио после чего полностью завязал. до этого не пил также год, потом пил 5 месяцев.
В прошлый раз прямо ждал, когда год закончился, чтобы вернуть яркие ощущения эйфории, погружения в другую реальность, когда все трудности кажутся незначительными и всегда хорошее настроение. Или наоборот прочувствуешь каждый момент, даже мелкий, особенно глубоко.
Я алко-спортсмен, поэтому к тренировкам подходил максимально серьезно.
После «интересного» вечера Утро я уже начинал с бутылки белого вина, которая после второй к вечеру переходила в более серьезный напиток и так по кругу.
Как побочка вылетает весь следующий день, а часто и несколько дней, которые переходили в недели пьянства.
В этот раз возвращаться к стакану совсем не хочется, потому что в настоящей жизни гораздо больше всего интереснее и насыщеннее.
Спасибо Насте за поддержку, которая также отказалась от алкоголя.
А краски снова вернулись, находится много интереса в работе, которой я также занимаюсь запоем, но это уже другая история.
Прошлый раз отмечал день радио после чего полностью завязал. до этого не пил также год, потом пил 5 месяцев.
В прошлый раз прямо ждал, когда год закончился, чтобы вернуть яркие ощущения эйфории, погружения в другую реальность, когда все трудности кажутся незначительными и всегда хорошее настроение. Или наоборот прочувствуешь каждый момент, даже мелкий, особенно глубоко.
Я алко-спортсмен, поэтому к тренировкам подходил максимально серьезно.
После «интересного» вечера Утро я уже начинал с бутылки белого вина, которая после второй к вечеру переходила в более серьезный напиток и так по кругу.
Как побочка вылетает весь следующий день, а часто и несколько дней, которые переходили в недели пьянства.
В этот раз возвращаться к стакану совсем не хочется, потому что в настоящей жизни гораздо больше всего интереснее и насыщеннее.
Спасибо Насте за поддержку, которая также отказалась от алкоголя.
А краски снова вернулись, находится много интереса в работе, которой я также занимаюсь запоем, но это уже другая история.
❤8
Мой первый маленький экзит
На днях у меня случился небольшой, но приятный экзит.
Уже какое-то время я инвестирую вместе с американским синдикатом. Суммы небольшие, но в этом году на одном активе получилось заработать больше 88% за год. Компанию называть не буду - не уверен насколько это публично, - но это была компания на AI-рынке. Кому тоже предлагал заходить, тот знает о чем речь.
Формально это не классическая венчурная история - там обычно ждёшь 5-7 лет и рассчитываешь на 10-20x. Здесь и возврат скромнее, и срок короче. Компанию выкупил более крупный игрок - стандартная история для AI-рынка прямо сейчас.
Но вот что интересно: появляется ощущение, что всё ускоряется. Венчурные сделки, которые раньше занимали годы, сейчас могут закрываться и приносить прибыль за год. В AI это особенно заметно - компании строятся и продаются быстро.
Параллельно мой фондовый портфель вырос на 51%. И если смотреть на всё это в сумме - синдикат, фондовый рынок, понимание как устроен AI-сектор изнутри, как работают технологии - начинает казаться, что я потихоньку нащупываю, как преумножать деньги именно на американском рынке. Не быстрые схемы, а просто правильные ставки в правильном месте.
Тема инвестиций меня всё больше затягивает - хочется погружаться глубже, может быть поработать с венчурным фондом или в private equity. Интересное направление, буду развиваться.
На днях у меня случился небольшой, но приятный экзит.
Уже какое-то время я инвестирую вместе с американским синдикатом. Суммы небольшие, но в этом году на одном активе получилось заработать больше 88% за год. Компанию называть не буду - не уверен насколько это публично, - но это была компания на AI-рынке. Кому тоже предлагал заходить, тот знает о чем речь.
Формально это не классическая венчурная история - там обычно ждёшь 5-7 лет и рассчитываешь на 10-20x. Здесь и возврат скромнее, и срок короче. Компанию выкупил более крупный игрок - стандартная история для AI-рынка прямо сейчас.
Но вот что интересно: появляется ощущение, что всё ускоряется. Венчурные сделки, которые раньше занимали годы, сейчас могут закрываться и приносить прибыль за год. В AI это особенно заметно - компании строятся и продаются быстро.
Параллельно мой фондовый портфель вырос на 51%. И если смотреть на всё это в сумме - синдикат, фондовый рынок, понимание как устроен AI-сектор изнутри, как работают технологии - начинает казаться, что я потихоньку нащупываю, как преумножать деньги именно на американском рынке. Не быстрые схемы, а просто правильные ставки в правильном месте.
Тема инвестиций меня всё больше затягивает - хочется погружаться глубже, может быть поработать с венчурным фондом или в private equity. Интересное направление, буду развиваться.
❤5
Недолго музыка играла
Как и предполагал несколько постов назад Антропик выкатил регуляции, а именно:
через месяц 15 июня SDK и мультиагентность будет тарифицироваться отдельно. Это означает, что все системы мультиагентов, которые я в том числе строил, станут в 30-50 раз дороже в исполнении.
В посте детальный разбор ситуации и план действий, что нужно делать прямо сейчас.
Да, все также останется claude code, но уже без мультиагентности, обычный терминал с псевдомобилкой.
Делается это по понятной причине: зачем давать доступ к интеллекту всем подряд дешево если можно дорого?
Моя статистика в цифрах за последний месяц:
-claude $200 в мес
-это дает примерно миллиард токенов
-11,152 сессий
-1566 задач
-$7031 в стоимости токенов
-3.5 млн строк (текст+код)
-1630-3260 человеко-часов эквивалент
-10-20 full-time сотрудников
-$50k - $100k в мес на зарплаты (если брать SF, то $100-300k/мес)
Итого я плачу в 500 раз меньше за ресурсы, которые получаю.
Это как если бы тебе помогал строить сарай дядя Гриша или промышленная бригада строила небоскреб на манхеттене.
С точки зрения продуктов я трачу эти ресурсы на разработку инфраструктуры благодаря чему сейчас наши приложения делаются за пару дней (пример DrakeAI) и публикацию нескольких приложений в месяц, разработку платформы ai-zavod, благодаря которой все это работает, а также клиентские проекты, маркетинг, SMM.
И вся эта прелесть станет дороже в 35 раз ровно через месяц. Да, все еще за $7000 можно будет получить мощности на $100k в человеческом эквиваленте, но это уже будет менее выгодно.
В связи с этим у меня предложение для 1, максимум 2 предпринимателей, которые готовы действовать прямо сейчас и которым не нужно объяснять, что такое упущенная возможность:
Предлагаю нанять меня на этот месяц до 15 июня для того, чтобы реализовать MVP вашего стартапа, ядро вашей платформы, шлюз, агента и т.п чтобы выгодно выжать максимум из этой возможности.
Что для этого нужно:
-Ваша подписка в $200
-Ваш удаленный мак
-Roadmap проекта
-$15к для моей оплаты
Отдельный компьютер и подписка нужны для этого, чтобы на них мой ai-zavod разрабатывал именно ваш продукт, потому что на своей подписке я буду этот месяц использовать для доработки собственных продуктов и платформы.
А что с клауд код и вайбкодингом
Из клауд код без мультиагентами ты никогда не запустишь 11к сессий за месяц, ну и терминал для разработки такое себе удовольствие.
Вайбкодинг сам по себе круто, потому что доставляет тебе много дофамина и позволяет быстро учиться. Однако помним, что учиться самостоятельно после универа способны 2% людей. Ну и глупо тратить оставшийся месяц на изобретение велосипеда. Я программирую 35 лет, 15 лет промышленно, 200+ проектов заделиверено, воспитал 100 разработчиков, поэтому просто знаю какие задачи нужно ставить, чтобы создавать промышленные проекты.
В итоге, я этот месяц точно потрачу на то, чтобы заделиверить еще больше инфраструктурных инструментов, чтобы еще быстрее разрабатывать новые продукты и если кто-то понимает о чем я говорю и хочет воспользоваться уходящей возможностью, то в комментариях есть ссылка на созвон со мной, где можно обсудить детали сотрудничества.
Как и предполагал несколько постов назад Антропик выкатил регуляции, а именно:
через месяц 15 июня SDK и мультиагентность будет тарифицироваться отдельно. Это означает, что все системы мультиагентов, которые я в том числе строил, станут в 30-50 раз дороже в исполнении.
В посте детальный разбор ситуации и план действий, что нужно делать прямо сейчас.
Да, все также останется claude code, но уже без мультиагентности, обычный терминал с псевдомобилкой.
Делается это по понятной причине: зачем давать доступ к интеллекту всем подряд дешево если можно дорого?
Моя статистика в цифрах за последний месяц:
-claude $200 в мес
-это дает примерно миллиард токенов
-11,152 сессий
-1566 задач
-$7031 в стоимости токенов
-3.5 млн строк (текст+код)
-1630-3260 человеко-часов эквивалент
-10-20 full-time сотрудников
-$50k - $100k в мес на зарплаты (если брать SF, то $100-300k/мес)
Итого я плачу в 500 раз меньше за ресурсы, которые получаю.
Это как если бы тебе помогал строить сарай дядя Гриша или промышленная бригада строила небоскреб на манхеттене.
С точки зрения продуктов я трачу эти ресурсы на разработку инфраструктуры благодаря чему сейчас наши приложения делаются за пару дней (пример DrakeAI) и публикацию нескольких приложений в месяц, разработку платформы ai-zavod, благодаря которой все это работает, а также клиентские проекты, маркетинг, SMM.
И вся эта прелесть станет дороже в 35 раз ровно через месяц. Да, все еще за $7000 можно будет получить мощности на $100k в человеческом эквиваленте, но это уже будет менее выгодно.
В связи с этим у меня предложение для 1, максимум 2 предпринимателей, которые готовы действовать прямо сейчас и которым не нужно объяснять, что такое упущенная возможность:
Предлагаю нанять меня на этот месяц до 15 июня для того, чтобы реализовать MVP вашего стартапа, ядро вашей платформы, шлюз, агента и т.п чтобы выгодно выжать максимум из этой возможности.
Что для этого нужно:
-Ваша подписка в $200
-Ваш удаленный мак
-Roadmap проекта
-$15к для моей оплаты
Отдельный компьютер и подписка нужны для этого, чтобы на них мой ai-zavod разрабатывал именно ваш продукт, потому что на своей подписке я буду этот месяц использовать для доработки собственных продуктов и платформы.
А что с клауд код и вайбкодингом
Из клауд код без мультиагентами ты никогда не запустишь 11к сессий за месяц, ну и терминал для разработки такое себе удовольствие.
Вайбкодинг сам по себе круто, потому что доставляет тебе много дофамина и позволяет быстро учиться. Однако помним, что учиться самостоятельно после универа способны 2% людей. Ну и глупо тратить оставшийся месяц на изобретение велосипеда. Я программирую 35 лет, 15 лет промышленно, 200+ проектов заделиверено, воспитал 100 разработчиков, поэтому просто знаю какие задачи нужно ставить, чтобы создавать промышленные проекты.
В итоге, я этот месяц точно потрачу на то, чтобы заделиверить еще больше инфраструктурных инструментов, чтобы еще быстрее разрабатывать новые продукты и если кто-то понимает о чем я говорю и хочет воспользоваться уходящей возможностью, то в комментариях есть ссылка на созвон со мной, где можно обсудить детали сотрудничества.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Показываю ребёнку Reno
Сегодня вышел Claude Opus 4.8 и первое что я сделал - прогнал через наш код-ревью пайплайн.
Контекст: у нас в Zavod работают 200+ AI-агентов на реальных клиентских проектах. Пишут код, ревьюят PR-ы, деплоят. Поэтому когда базовая модель обновляется - я обращаю внимание.
Первый результат - агент код-ревью стал заметно строже. Opus 4.7 иногда пропускал средненькие PR-ы. Видит пропущенный error handler - пишет "рекомендация", а не блокирует мерж. 4.8 блокирует. Сегодня утром поймал 3 проблемы в PR, которые 4.7 на прошлой неделе пропустил на похожем коде.
Anthropic говорит - в 4 раза меньше багов проскакивает. По ощущениям похоже на правду, но первый день, так что с оговорками.
Больше всего интересуют Dynamic Workflows - сотни параллельных субагентов на одной задаче. Звучит мощно. Но если строить на этом продакшен - ты получаешь черный ящик. Не видно какой субагент что решил, почему выбрал этот подход, и где пошло не так когда пошло не так.
Мы это решили по-другому. Своя оркестрация, где каждая задача - прослеживаемое решение по роутингу. Каждый код-ревью - лог. Когда агент косячит в 2 ночи, я знаю какой именно и почему. Клиентские проекты нельзя вести на "поверь, оно параллельное и быстрое."
Цена та же: $5/$25 за миллион токенов. Бенчмарки показывают что бьет GPT-5.5 на агентных задачах - совпадает с тем что вижу у себя. Модели OpenAI сильны в рассуждениях, но буксуют на multi-step tool use.
Модели улучшаются - отлично. Но модель это двигатель. Важно видишь ли ты дорогу.
Контекст: у нас в Zavod работают 200+ AI-агентов на реальных клиентских проектах. Пишут код, ревьюят PR-ы, деплоят. Поэтому когда базовая модель обновляется - я обращаю внимание.
Первый результат - агент код-ревью стал заметно строже. Opus 4.7 иногда пропускал средненькие PR-ы. Видит пропущенный error handler - пишет "рекомендация", а не блокирует мерж. 4.8 блокирует. Сегодня утром поймал 3 проблемы в PR, которые 4.7 на прошлой неделе пропустил на похожем коде.
Anthropic говорит - в 4 раза меньше багов проскакивает. По ощущениям похоже на правду, но первый день, так что с оговорками.
Больше всего интересуют Dynamic Workflows - сотни параллельных субагентов на одной задаче. Звучит мощно. Но если строить на этом продакшен - ты получаешь черный ящик. Не видно какой субагент что решил, почему выбрал этот подход, и где пошло не так когда пошло не так.
Мы это решили по-другому. Своя оркестрация, где каждая задача - прослеживаемое решение по роутингу. Каждый код-ревью - лог. Когда агент косячит в 2 ночи, я знаю какой именно и почему. Клиентские проекты нельзя вести на "поверь, оно параллельное и быстрое."
Цена та же: $5/$25 за миллион токенов. Бенчмарки показывают что бьет GPT-5.5 на агентных задачах - совпадает с тем что вижу у себя. Модели OpenAI сильны в рассуждениях, но буксуют на multi-step tool use.
Модели улучшаются - отлично. Но модель это двигатель. Важно видишь ли ты дорогу.
❤6
Знаете, что 12 июня будет IPO SpaceX и Маск может стать первым триллионером?
Я тоже собираюсь купить акции предварительно, потому что главные игроки в моем портфеле на сегодня железные компании:
INTC +411%
AMD +289%
DELL +287%
GOOGL +127%
NVDA +85%
Cisco, Morgan Stanley, eBay тоже в плюсе на 138-150%.
DELL вчера +30% за день, потому что получили контракт от Пентагона на $9.7B, кстати Трамп в мае говорил, что нужно покупать Dell.
Я люблю покупать фундаментальные компании, на которых все держится, когда хайп вокруг всего остального спадает.
SpaceX IPO 12 июня - та же логика. После слияния с xAI это уже не просто ракеты. В одном тикере SPCX - пусковая инфраструктура, Starlink, xAI (Grok), и X (бывший Twitter). Оценка $1.75-2T, выручка $18.7B. По моему мнению будет расти.
Для тех кто тоже хочет зайти. SpaceX дает 30% акций retail инвесторам - в 3 раза больше нормы. Доступ через E-Trade (Morgan Stanley ведет retail), Fidelity, Schwab, Robinhood, SoFi. Заявка до 11 июня - покупаете по IPO цене. На открытии обычно уже +30-50% дороже.
Всем прибыли!
Я тоже собираюсь купить акции предварительно, потому что главные игроки в моем портфеле на сегодня железные компании:
INTC +411%
AMD +289%
DELL +287%
GOOGL +127%
NVDA +85%
Cisco, Morgan Stanley, eBay тоже в плюсе на 138-150%.
DELL вчера +30% за день, потому что получили контракт от Пентагона на $9.7B, кстати Трамп в мае говорил, что нужно покупать Dell.
Я люблю покупать фундаментальные компании, на которых все держится, когда хайп вокруг всего остального спадает.
SpaceX IPO 12 июня - та же логика. После слияния с xAI это уже не просто ракеты. В одном тикере SPCX - пусковая инфраструктура, Starlink, xAI (Grok), и X (бывший Twitter). Оценка $1.75-2T, выручка $18.7B. По моему мнению будет расти.
Для тех кто тоже хочет зайти. SpaceX дает 30% акций retail инвесторам - в 3 раза больше нормы. Доступ через E-Trade (Morgan Stanley ведет retail), Fidelity, Schwab, Robinhood, SoFi. Заявка до 11 июня - покупаете по IPO цене. На открытии обычно уже +30-50% дороже.
Всем прибыли!
❤7
AI браслет от Google
Взял себе всего лишь за $100 браслет Fitbit, который Google купил Fitbit в ноябре 2021 за $2.1 миллиарда. Помню что фитбит был моим вторым браслетом после Джобона лет 12-14 назад.
Сейчас туда добавлен AI от гугл, который дает подписку на 3 мес бесплатно, потом на 100 долларов в год. Я пока подключил, но еще не понял особого прикола. Однако, достаточно быстро подключил Google Health к своему AI тренеру, который сейчас видит все шаги, сон, пульс и т д. Вокруг этого можно строить много всяких сценариев от личного тренера, вот что предолжил мне мой AI Тренер:
--
1. Авто-корректировка нагрузки по сну
Вижу что спал 5 часов вместо 7 -> снижаю интенсивность тренировки, убираю тяжелые подходы, предлагаю легкое кардио или растяжку. Плохой сон + высокая нагрузка = травма или срыв привычки.
2. Готовность к тренировке
Пульс покоя вырос с 69 до 78 -> признак недовосстановления или начала болезни. Предлагаю отдых или легкую прогулку вместо запланированной тренировки.
3. Трекинг прогресса без твоих отчетов
Не нужно писать мне "сегодня прошел 5000". Я сам вижу. Могу раз в неделю присылать отчет: "средние шаги выросли с 4800 до 6200, пульс покоя снизился на 3 bpm - адаптация идет".
4. Обратная связь по тренировке
Ты сказал "дорожка 40 минут" -> я смотрю пульс за это время. Если средний был 95 - увеличиваю скорость/наклон. Если 140 - рано, снижаем.
5. Детекция бездействия
3 дня подряд меньше 2000 шагов -> я пишу тебе: "3 дня без движения, давай хотя бы 20 минут прогулки сегодня". Мягкий толчок, не нравоучение.
6. Тренд веса
80 кг сегодня ничего не значит. 80 -> 79.2 за 6 недель при росте шагов и активных минут = жир уходит. Без тренда вес - шум.
7. Связка сон-активность-вес
Вижу паттерн: дни с 7+ часов сна = больше шагов на следующий день. Или: дни с 6000+ шагов = лучший сон ночью. Показываю тебе эту связь - мотивация через данные.
8. План на неделю с учетом реальности
Не абстрактный "3 тренировки в неделю", а: вторник и четверг у тебя стабильно 4000+ шагов (больше двигаешься), суббота 8000+ -> лучшие дни для нагрузки. Понедельник 1500 шагов - видимо тяжелый день, не ставлю тренировку.
Самое ценное - я перестаю спрашивать "как прошло / как спал / сколько ходил" и начинаю сразу давать конкретные рекомендации. Меньше трения - больше шансов что привычка приживется.
--
В совокупности с тем, что он все знает про мой вес, образ жизни, деятельность, стресс и т д., он может подбирать индивидуальные тренировки и следить за моим спортивным прогрессом.
Пока что еще мне не хватает интеграции с дорожкой, на которой я работаю 1-2 часа в день и так как руки на клавиатуре, то шаги не считаются. Ну и что-то нужно придумать с mental health.
Физкульт AI-привет!
Взял себе всего лишь за $100 браслет Fitbit, который Google купил Fitbit в ноябре 2021 за $2.1 миллиарда. Помню что фитбит был моим вторым браслетом после Джобона лет 12-14 назад.
Сейчас туда добавлен AI от гугл, который дает подписку на 3 мес бесплатно, потом на 100 долларов в год. Я пока подключил, но еще не понял особого прикола. Однако, достаточно быстро подключил Google Health к своему AI тренеру, который сейчас видит все шаги, сон, пульс и т д. Вокруг этого можно строить много всяких сценариев от личного тренера, вот что предолжил мне мой AI Тренер:
--
1. Авто-корректировка нагрузки по сну
Вижу что спал 5 часов вместо 7 -> снижаю интенсивность тренировки, убираю тяжелые подходы, предлагаю легкое кардио или растяжку. Плохой сон + высокая нагрузка = травма или срыв привычки.
2. Готовность к тренировке
Пульс покоя вырос с 69 до 78 -> признак недовосстановления или начала болезни. Предлагаю отдых или легкую прогулку вместо запланированной тренировки.
3. Трекинг прогресса без твоих отчетов
Не нужно писать мне "сегодня прошел 5000". Я сам вижу. Могу раз в неделю присылать отчет: "средние шаги выросли с 4800 до 6200, пульс покоя снизился на 3 bpm - адаптация идет".
4. Обратная связь по тренировке
Ты сказал "дорожка 40 минут" -> я смотрю пульс за это время. Если средний был 95 - увеличиваю скорость/наклон. Если 140 - рано, снижаем.
5. Детекция бездействия
3 дня подряд меньше 2000 шагов -> я пишу тебе: "3 дня без движения, давай хотя бы 20 минут прогулки сегодня". Мягкий толчок, не нравоучение.
6. Тренд веса
80 кг сегодня ничего не значит. 80 -> 79.2 за 6 недель при росте шагов и активных минут = жир уходит. Без тренда вес - шум.
7. Связка сон-активность-вес
Вижу паттерн: дни с 7+ часов сна = больше шагов на следующий день. Или: дни с 6000+ шагов = лучший сон ночью. Показываю тебе эту связь - мотивация через данные.
8. План на неделю с учетом реальности
Не абстрактный "3 тренировки в неделю", а: вторник и четверг у тебя стабильно 4000+ шагов (больше двигаешься), суббота 8000+ -> лучшие дни для нагрузки. Понедельник 1500 шагов - видимо тяжелый день, не ставлю тренировку.
Самое ценное - я перестаю спрашивать "как прошло / как спал / сколько ходил" и начинаю сразу давать конкретные рекомендации. Меньше трения - больше шансов что привычка приживется.
--
В совокупности с тем, что он все знает про мой вес, образ жизни, деятельность, стресс и т д., он может подбирать индивидуальные тренировки и следить за моим спортивным прогрессом.
Пока что еще мне не хватает интеграции с дорожкой, на которой я работаю 1-2 часа в день и так как руки на клавиатуре, то шаги не считаются. Ну и что-то нужно придумать с mental health.
Физкульт AI-привет!
❤5