ИИ-экономика: где деньги, GPTовски?

«Чего? Ско-о-олько?!» — эти вопросы знакомы каждому, кто пытался интегрировать AI в свой продукт или бизнес-процессы через API. 70% компаний, запустивших ИИ-проекты, значительно превышают свой изначальный бюджет, а 42% вообще отказались от ИИ-инициатив в 2025 году.

Токены, «запросы», скрытые надбавки — сплошной маркетинговый туман. Нам тоже пришлось в нем поблуждать: стояла задача выбрать AI-провайдера с API для интеграции в наше приложение-планировщик SingularityApp. Искали того, кто предоставит не только мощные языковые модели, но и максимально прозрачное ценообразование.

👉 https://vc.ru/ai/2171609-ii-ekonomika-kak-ne-pereplatit-za-iskusstvennyj-intellekt

#ai #SingularityApp

👮‍♂️ Злой полицейский

Яндекс выпустил инструмент Видимость сайта в Алисе AI.

С тех пор, как в поисковиках появились нейроответы ИИ, трафик на сайты стал гораздо меньше, так как пользователь стал получать информацию непосредственно на странице поисковика без перехода на сайт. Но при генерации ответа ИИ указывает источники - ссылки на сайты, информация которых была использована для генерации ответа.

Долгое время у всех был немой вопрос: "Как же теперь оценивать эффективность сайта?". Теперь этот на этот вопрос отчасти отвечает новый инструмент аналитики.
Процитируем справку Яндекса по инструменту:

На запросы пользователей в Поиске может отвечать Алиса AI. Ответы появляются в поисковой выдаче, в объектных ответах и на отдельной вкладке Поиска. В них чаще всего упоминаются страницы сайтов, на которые Алиса AI опиралась при подготовке ответа.

С помощью инструмента Видимость сайта в Алисе AI в Яндекс Вебмастере вы можете:
- узнать долю упоминаний сайта среди источников в ответах Алисы AI в Поиске и отследить динамику изменений;
- посмотреть примеры запросов, по которым страницы сайта показываются в ответах Алисы AI;
- посмотреть примеры сайтов той же тематики, которые часто упоминаются в генеративной выдаче.
Данные отображаются за последние 3 месяца и обновляются каждую неделю.

Статистика собирается только по тем запросам, по которым ваш сайт уже находится достаточно высоко в поисковой выдаче. Это позволяет анализировать видимость именно в той нише, где вы заинтересованы в продвижении, и избегать «размытия» по малозначимым для вас запросам.

Кроме того, такой подход обусловлен работой Алисы AI: она строит ответ с опорой на самые релевантные, информативные и качественные страницы, которые обычно занимают высокие позиции в Поиске.

Чтобы увидеть статистику вашего сайта в меню Яндекс.Вебмастера перейдите в раздел "Эффективность" и далее в "Показы сайта в Алисе AI".

В начале февраля 2026г. был вебинар с Михаилом Сливинским - амбассадором Поиска Яндекса, и в рамках вебинара была озвучена просьба сделать такой инструмент. Скорее всего разработка на тот момент уже велась, потому что от просьбы до релиза прошло около 2-х месяцев. В любом случае хорошо, что такая статистика появилась.

Показы сайта в Алисе AI в вашем Яндекс,Вебмастере.

@joomlafeed

#joomla #seo #ai

Кто не рискует, тот не пьёт шампанское... Будем надеяться, что до шампанского дело всё-таки дойдёт когда-нибудь )))

Для справки: webtolkai - это пользователь для ИИ-агента.

@webtolkru

#joomla #ai #ии

Дополнил документацию инструкциями по настройке и скриншотами.

https://web-tolk.ru/dev/components/wt-llms


@webtolkru

#joomla #llms #ai

Компонент Joomla 6: Генератор LLMs.txt.

Ещё один генератор ИИ-файлов llms.txt и llms-full.txt.

Основные особенности/возможности компонента:
- Генерация по стандарту: Автоматическое создание файла-визитки llms.txt и расширенной версии llms-full.txt с аннотированным списком материалов.
- Интеллектуальная работа с контентом: Компонент использует мета-описания (Meta Description) из статей и пунктов меню, превращая SEO-настройки сайта в качественный контекст для нейросетей.
- Просмотреть результат генерации файлов можно сразу в рабочей области компонента. После внесения корректив (через Настройки компонента. При отладке лучше открыть три вкладки в браузере: Настройка — Геренация/Превью — Список Материалов/Категории/Меню.) — проводим перегенерацию, смотрим результат до полной «победы».
- Автоматизация и безопасность: Синхронизация с sitemap.xml, группировка по категориям и автоматическое создание резервных копий (.bak) при каждой генерации.
- Гибкое управление: Возможность исключения определенных категорий и/или статей и/или пунктов меню, а также простая настройка через стандартную админпанель Joomla.
- Подробное руководство/справка: Пошаговая инструкция для пользователя в Настройках компонента для редакторов с базовым знанием администрирования Joomla.

👉 Важно учесть.
1️⃣ Компонент Генератор LLMs.txt изначально составляет базовый список ссылок на основе sitemap.xml и сверяется с ним на предмет: запрета индексации url в robots.txt, тегов noinex/nofollow. Это экономит время на проверку «закрыть от индексации», поскольку компонент генерации Sitemap.xml уже реализовал эту задачу. Посему, формирование ссылок для ИИ имеет комплексный подход, составление грамотного/валидного/релевантного sitemap.xml никто не отменял.

2️⃣ Тексты-описания ссылок формируются из Meta Description com_content (только компонент Материалы) и выбранных пользователем Меню сайта. Важно, чтобы Meta Description были уникальными и релевантными, соответствовали базовому seo. Составленные «на отшибись» Description для ИИ — «не катит» (впрочем, для поисковых систем они тоже «не канали»).

Разработчик - участник нашего сообщества Александр Кузнецов (@newvksan).

Страница расширения

@joomlafeed

#joomla #ии #ai

Ужасть... 3 недели обсуждения в одном чате.

@webtolkru

#ai

Process Forge — фреймворк для создания AI-процессов.

На новогодних каникулах 2026 в одном из чатов Joomla-сообщества коллега по цеху поделился промптом для ИИ-агента и результатом этого промпта. За неделю до этого он впервые попробовал Gemini CLI. Я до этого ИИ пользовался только в веб версиях и в целом меня это устраивало. Увидев простыню текста, запрос в CLI и простыню ответа первое, что меня охватило: "Я НЕ ХОЧУ вот это всё изучать! Опять что-то новое, надоело...".

Потом были стадии проб и ошибок, попыток использовать готовые пакеты community skills с гитхаба с ролевым внушением "ты супер-пупер мега-бэкенд-Joomla разработчик с 40-летним опытом, сделай мне красиво". Где-то в середине этого полугодия я стал формализовать свои процессы (а это не только разработка, но и SEO, аналитика, бизнес-аналитика, проработка и выстраивание процессов и т.д., но в итоге это, как правило, или связано с или ведёт к сайту на Joomla). Формализация привела к моему пониманию некоторых базисов, которые общие для всех процессов. Об этом чуть ниже.

Теперь я хочу представить на суд уважаемой публике свои наработки по фреймворку для создания формализованных процессов работы для ИИ-агентов - Process Forge.

- Читать статью на Хабре
- Process Forge (GitHub)

@joomlafeed

#joomla #ai #ии

Вышел Process Forge v.1.1.0.
Это фреймворк для создания формализованных процессов работы для ИИ-агентов с заранее вычисленным контекстом проекта: подключающий к процессам локальные знания, платформы, повторяемые шаблоны и инструменты работы.

v.1.1.0. Что нового?
Добавлен локальный поиск на SQLite FTS5.
ProcessForge теперь индексирует подключённые знания и ресурсы и позволяет искать по ним через pf.search. Для подготовленной документации используется полнотекстовый индекс, а большие деревья исходного кода могут индексироваться только по метаданным. После поиска pf.resolve возвращает канонический локальный путь, внутри которого агент уже может использовать обычные средства поиска и чтения файлов.

Добавлен MCP-сервер ProcessForge.
Основные возможности PF теперь доступны агенту напрямую через MCP: pf.context, pf.search, pf.resolve, pf.work.start, pf.work.state, pf.work.transition. Агенту больше не требуется вручную разбирать структуру .pf или постоянно обращаться к CLI для обычной работы с процессом. MCP запускается самим хостом агента как stdio-процесс.

Добавлен Garage — облегчённый режим работы.
Для работы одного агента больше не обязательны Runtime, Agent Ledger и hooks. Контекст проекта, поиск знаний и выполнение процессов работают непосредственно от .pf и текущего snapshot. Это делает PF пригодным для обычной ежедневной работы без постоянно работающей инфраструктуры.

Добавлен долгоживущий фоновый процесс ProcessForge.
Для более сложных сценариев появился единый фоновый процесс на Workplace: он обслуживает события, Ledger, фоновые операции и будущую многоагентную координацию. В Windows Runtime может устанавливаться в автозапуск и подниматься вместе с системой. В Garage он при этом не требуется.

Процессы стали исполняемыми декларативными контрактами.
PF теперь сам ведёт текущую стадию работы, проверяет обязательные артефакты и evidence и выполняет переходы через pf.work.transition. Агенту не нужно вручную создавать и закрывать Run/Task или угадывать идентификаторы стадий. Финальная стадия завершает Run и формирует summary и handoff.

Добавлена поддержка нескольких процессов в одном проекте.
Проект может разрешать, например, разработку, архитектурный анализ и тестирование, но в текущую работу включается только один процесс. Это позволяет менять вид работы без загрузки в контекст агента всех процессов сразу. Между работами PF сохраняет handoff, а новая сессия может продолжить работу через компактный pf.context.

Переработано разрешение и индексация ресурсов проекта.
Snapshot теперь точнее определяет, какие версии знаний и платформ относятся к конкретному проекту, вместо подключения всего доступного Workplace-каталога. Добавлены отдельные режимы fulltext, metadata и none, проверки совместимости версий и более строгая изоляция ресурсов между проектами.

Улучшены обновление и выпуск релизов ProcessForge.
Обновление ядра PF теперь использует manifest, проверяет локальные изменения и не должно незаметно перезаписывать пользовательские файлы. Для релизов добавлены проверки Git provenance, контрольных сумм, чистоты публичного архива, детерминированности сборки и полный запуск тестов уже из распакованного ZIP.

Репозиторий https://github.com/WebTolk/process-forge

#ai #processforge #pf #ии

Пока в одном окне плагины, на ноуте ИИ-ребята уже наладили между собой рабочие контакты и продолжают работу: один выполняет задачи по плану, тестирует, гоняет тесты и делает коммиты в гит, а второй проверяет за ним уже проделанную работу на соответствие начальным архитектурным планам и будет писать сообщения "на стол директору" - предложения по исправлениям найденных ошибок и т.д.

Впервые я тестирую именно "чат" между агентами в таком виде. Обычно я говорил:

Работай в режиме оркестратора, запускай шелл-воркеров по отдельным задачам. Выбирай уровень мышления модели соответственно сложности задачи. Контролируй качество их работы.

В этом режиме агенты, их запуск, контекст полностью контролируются оркестратором и получают воркеры контекст конкретной узкой задачи. А контекстом проекта владеет только оркестратор. Обычно оркестратор - умный, а воркеры - поглупее.

А тут я запустил второго "умного" в тот же проект. Это немного другой режим работы, так как у второго агента тот же контекст всего проекта. Рисков навредить друг другу больше, но в ProcessForge (которому я безуспешно пытаюсь подобрать новое имя) был заложен и механизм общения между агентами. Причём все эти сообщения сохраняются в проекте. Если возникают какие-то проблемы в дальнейшем - всегда можно восстановить самое главное: историю принятия решений, логическую цепочку событий, которая привела к данному результату.

@webtolkru

#ии #ai #разработка

Как быстро попасть в ИИ-ответы Алисы от Яндекса? Случайная демонстрация работы связки расширений WT LLMs и WT IndexNow для Joomla.

В комплекте компонента WT LLMs есть плагин md-версии сайта. Его любят ИИ-агенты.
А WT IndexNow уведомляет поисковики о новом или изменённом контенте на Joomla-сайте по протоколу IndexNow.

- WT IndexNow
- WT LLMs

@webtolkru

#joomla #яндекс #seo #ai

А тем временем продолжаем оттачивать навыки мультиагентной работы. Рекорд сессии - 16,5 часов на данный момент. Скрин утренний. Одного агента выкинуло с ошибкой по памяти, а второй полночи его ждал и ответственно проверял наличие сообщений с заданиями. Бедняга...

@webtolkru

#ai #ии

В разработке с ИИ особенно важным становится не то, что можно быстро написать какой-то код и он даже может быть будет работать, а организация жизненного цикла работы над проектом.

Проектом является отдельный плагин / модуль / компонент / сайт / клиент целиком (со всеми своими сайтами, плагинами, интеграциями и процессами). И когда у вас разовая работа - достаточно показать ИИ-агенту образец и он сделает +/- что-то рабочее, может быть даже и относительно безопасное.
🍺 С пивом потянет на первый раз, сделал и забыл ))

Другая история, когда вы внедряете ИИ-агентов в уже существующие и долгоиграющие процессы. Один из самых важных аспектов здесь - это сохранение истории принятия решений:
- что было использовано?
- почему оно было использовано? И именно сейчас?
- что происходило до и после каждого события?
- в каких условиях было принято то или иное решение - предпосылки, причины.

Всё это накладывает на разработчика обязанность вести "бухгалтерию проекта", на которую времени особо нет. Обычно задачи в чатике с клиентом. Иногда в таск-трекере или тайм-трекере. С ИИ-агентами обычно всё ещё проще: проектный AGENTS.md и общие скилы. Скилы описывают как делать, а AGENTS.md - что. Ну и внутренняя память агента бывает, которая заполняется агентом самостоятельно по его выбору. Немалую часть всего этого вы не контролируете примерно никак.

Но это именно та часть работы, которая по своей роли похожа на видеорегистратор в автомобиле: видеорегистратор необходим во время аварии и помогает посекундно восстановить ход развития событий.

На скриншоте один из таких случаев: у меня ноут уже дней 6 работает круглые сутки. Сначала там был один агент, потом я добавил ему помощника. Потом сразу 5 помощников.

Сегодня утром я подхожу к ноуту на кухне (прогнал его туда, так как шумит, зараза) и вижу, что всё вылетело.
В какой момент? Почему? Что сделано, а что нет? Сможет ли новая сессия агента продолжить работу ровно с того же места и (что немаловажно) в том же направлении, что и до этого?

Эти проблемы возникают именно в перспективе средне- и долго-срочных проектов. И тут как раз помогают artifact based ИИ-фреймворки 😎.

Ну а проблема оказалась в MCP Serena, у которой разросся кэш, а она его пихала в память по максимуму. Конфиг поправили, продолжаем полёт дальше.

@webtolkru

#ai #ии