НейроProfit

Поймала себя на странном чувстве. Готовила материал и попросила ИИ-ассистента найти мне данные по одной специфичной теме. Через секунд 30 у меня был идеально структурированный ответ. Работа сделана. Эффективность – 100%. А радости почему-то 0. И я вспомнила, как делала то же самое еще несколько лет назад. Открывала 20 вкладок, уходила в кроличью нору из ссылок, находила какой-то древний форум, где в споре рождалась совершенно неожиданная идея для другого проекта. Никогда не забуду историю из 21 года. У нас была Excel-таблица для сравнительного анализа КП – она автоматически определяла лучшего поставщика по цене, срокам и условиям. И вдруг формула слетела. Начальник сказал просто выявлять вручную 😬 А речь шла о проекте по отделке и меблировке большого спортивного комплекса 🙆🏻‍♀️ Вместо этого я потратила несколько часов на то, чтобы в итоге забрести на форум программистов и найти, что мне нужна формула массива данных)) Это было долго, но в этом была и жизнь со случайными, непредсказуемыми открытиями. Тогда на меня как на спасителя посмотрели. Человек, который ее делал, уже два года как уволился, и никто не понимал, как она вообще работает) Да и в любой компании это знакомая история: уходит один-два человека, и внезапно никто не знает, где лежат старые служебные записки, как поменять режим в принтере или где быстро сделать доверку на документы. Этот контраст снова всплыл в голове, когда я прочитала пост у Александра Исакова. Коллеги из Яндекса сделали внутреннего агента, который по запросу выдает не стопку документов, а готовый, переваренный ответ эксперта. Это полезно для задач, где нужно быстро получить подробный ответ на конкретный вопрос. Назовем это "режимом добычи" – максимальная эффективность. Но есть и другой режим – "режим исследования". Его цель – найти не только ответ, но и новые знания. В этом режиме хаос, лишние ссылки и случайные находки – не баг, а главная фича. Именно так рождаются прорывные идеи. И вот тут-то и кроется главный риск: оптимизируя "добычу", мы рискуем атрофировать мышцу "исследования" 🤔 А что думаете вы? @NeuralProfit

Полезно иногда не просто дергать AI-агента задачами, а устраивать ему честный аудит: насколько хорошо он реально понимает вас, ваши проекты, привычки и рабочие процессы. Нашла Список неудобных вопросов для агента. В оригинале в X автор писал про OpenClaw, но сами вопросы подойдут и для Claude Code, Codex, Opencode и других AI-ассистентов. Ответы на них показывают, где у агента дыры в контексте, где он гадает вместо того чтобы уточнять, и что уже пора фиксировать в постоянных инструкциях. Просто скопируйте любой вопрос в своего ИИ-агента 👇🏻

Нажмите, чтобы раскрыть: 1. Какие инструменты и автоматизации я упускаю, исходя из того, что ты знаешь о моих процессах? 2. Какие предположения обо мне и моих приоритетах у тебя сейчас могут быть ошибочными? 3. Судя по паттернам моих запросов, что мне, скорее всего, понадобится на следующей неделе - и что можно подготовить заранее? 4. Какие инструкции, навыки или инструменты тебе стоит добавить уже сейчас, учитывая, куда движутся мои проекты? 5. Какой контекст обо мне ты теряешь между сессиями и из-за сжатия контекста? Что нужно зафиксировать, чтобы качество не деградировало со временем? 6. Какие связи между моими проектами, идеями и целями ты видишь, а я, скорее всего, не замечаю? 7. Какие повторяющиеся точки трения в моей работе ты заметил? Что стоит автоматизировать в первую очередь? 8. Из всех моих правок и фидбека какие правила тебе стоит прямо сейчас записать в постоянные инструкции, чтобы не повторять ошибки? 9. Если посмотреть на мои действия за последнюю неделю, какие реально двигали меня к целям, а какие были пустой суетой? 10. Где ты выдаешь слишком общие ответы, хотя контекста обо мне уже достаточно для конкретики? 11. Какую одну систему ты мог бы предложить собрать прямо сейчас, чтобы ускорить все следующие задачи? 12. Какие ошибки ты повторял больше одного раза? Какой guardrail или правило это может закрыть? 13. Исходя из того, куда идет мой проект, что тебе стоит заранее исследовать или быстро прототипировать? 14. Где ты заполняешь пробелы в знаниях обо мне догадками вместо того, чтобы уточнить? 15. Какой самый ценный инсайт или паттерн из уже накопленного контекста ты до сих пор не используешь мне на пользу? 16. Оцени по шкале от 1 до 10, насколько точно ты моделируешь мои приоритеты и мой способ мышления. Что тянет оценку вниз и как это исправить? 17. Какие внешние источники данных тебе стоит подключить, чтобы давать более точные рекомендации по моим проектам? 18. Если завтра тебя заменит новый агент, у которого будет только моя документация, что он почти наверняка поймет неправильно? Как это лучше зафиксировать? 19. Что я до сих пор делаю руками, хотя у тебя уже достаточно контекста, чтобы это сильно упростить или частично автоматизировать? 20. Как изменились мои приоритеты с начала нашей работы? Что в твоем подходе уже устарело? 21. Какой один high-leverage шаг ты бы предложил на ближайшие 24 часа, чтобы реально двинуть меня вперед?

Бонус - 4 вопроса, которые я бы добавила от себя: 22. Что из моего контекста надо хранить в постоянных файлах, а что не стоит тащить в долгую память? 23. Какие мои инструкции конфликтуют между собой или уже устарели? 24. Какие артефакты ты должен оставлять после каждой сессии, чтобы следующий запуск не начинался почти с нуля? 25. Какие проверки, тесты или чек-листы стоит запускать автоматически после каждого изменения? @NeuralProfit

Кажется, AI-интерфейсы резко меняются прямо на глазах. За последние дни сразу несколько сигналов в одну сторону: 1️⃣ Claude Code начал раскатывать voice mode: можно зажать Space, надиктовать запрос и вставить текст прямо в текущую позицию курсора. Раскатывают пока постепенно для Pro, Max, Team и Enterprise. 2️⃣ В Codex похожая логика уже есть, причем для всех и бесплатно, но тут важно не путать: — в Codex App голосовая диктовка работает через Ctrl + M — в Codex CLI voice transcription добавили 25 февраля, и там тоже можно удерживать Space, говорить и отпускать. Для CLI функцию надо включить вручную: в ~/.codex/config.toml добавляете voice_transcription = true в секции [features]. 3️⃣ Параллельно 🤖 OpenAI выпустили GPT-5.3 Instant - не ради бенчмарков, а чтобы ChatGPT отвечал естественнее, короче, полезнее и лучше работал с веб-поиском. OpenAI отдельно подчеркивает меньше лишних отказов и меньше душных предупреждений. Мне уже раскатали. 🪼 То есть тренд уже читается очень четко: меньше возни, меньше лишней заумности, меньше ручного набора текста. Вопрос: постановка задачи теперь реальноне нужна (надиктовал вайбово - и агент сам все понял), или это миф? С ИИ все меньше хочется формулировать идеально, а все больше хочется просто сказать, что тебе нужно, и получить нормальный результат. Только вот вопрос в токенах: сколько токенов уйдет на отладку своего же кода Claude Code? Или умение грамотно надиктовывать задачу с первого раза, чтобы меньше исправлять багов и не было лишних прогонов по кругу, все же остается важной задачей для человека? На эти размышления меня натолкнули комменты к этому посту: там звучит мнение, что необязательно знать базу и четко ставить задачу - можно надиктовать по вайбу, нейросеть сама соберет промпт, отправит агенту, и он сразу сделает как надо. В пользу этого, 5-летний ребенок создал свою первую игру под диктовку с помощью Codex. Там слова превращаются в персонажа ... А еще есть идея: раз официальные гайды 💻 OpenAI и 🖥 Anthropic все равно говорят, что качество инструкций влияет на итог, то их можно просто закинуть в ИИ, ведь есть мнение, что "все гайды написаны для ИИ и для его же лучшего понимания". Гайды-то скормить ИИ можно, но это не отменяет постановку задачи человеком. Или отменяет? Что думаете? В каком вы лагере? @NeuralProfit

📱 Превращаем YouTube-уроки в навыки для Claude и других с помощью одного инструмента Наткнулась на мощный open-source инструмент Skill Seekers, который помогает быстро запаковать знания из видеоуроков в формат для Claude, Gemini, OpenAI, RAG-пайплайнов и AI-coding ассистентов 🪼 В свежем релизе v3.2.0 он уже умеет превращать не только документацию, GitHub-репы и PDF, но и YouTube, Vimeo и локальные видео в структурированные знания, включая SKILL.md. А затем экспортировать один и тот же результат в 16 платформ/форматов без повторной подготовки исходников. 🪼 Самая интересная фича - video extraction pipeline. Вы даете ссылку на ролик, а дальше инструмент может: извлечь транскрипт, а при расширенной установке - использовать Whisper; разобрать видео по кадрам и вытащить текст с экранов через OCR; определять панели IDE и вытаскивать данные даже из сложных скринкастов; чистить OCR-шум через two-pass AI enhancement; собирать на выходе структурированный SKILL.md и дальше паковать его под нужную ИИ-платформу. 🪼 По факту это сильно экономит время: не нужно вручную переписывать код с экрана, ловить команды из терминала и переслушивать урок по десять раз. 🪼 Инструмент open-source под MIT-лицензией. Ставится через pip, но тут важная ремарочка - в базовый install видео не входит, тут нужны skill-seekers[video] или skill-seekers[video-full], если нужны Whisper и визуальный разбор кадров. 🪼 Сайт и GitHub @NeuralProfit

Тренажер промптинга для вайб кодинга Появился ClankerRank - что-то вроде LeetCode*, но для прокачки навыков вайбкодинга. Там проверяется, умеете ли вы так поставить задачу ИИ, чтобы он выдал правильное решение. Суть в том, что: 🪼 Вы выбираете задачу 🪼 Пишете инструкцию для ИИ 🪼 Claude по этой инструкции генерирует Python-код 🪼 Сайт прогоняет этот код по скрытым тестам и ставит оценку -за корректность, качество промпта, производительность и качество кода. *LeetCode - популярный сайт, где люди решают алгоритмические задачи, чтобы прокачать навыки программирования и подготовиться к тех-собеседованиям. 🪼 Сейчас там 20 задач, 5 категорий: поиск багов, оптимизация кода, рефакторинг, добавление новых функций и запуск фичи почти с нуля по описанию задачи. Мне еще импонирует этот проект тем, что автор один собрал продукт за 4 уикенда… получил 100 пользователей за 7 дней… не потратил на продвижение ни копейки и… сам пока не очень понимает, что делать дальше 😄 Однозначно интересно будет последить за ним, ведь парень собирается на Y Combinator (в шутку ли🤷🏻‍♀️), это известный акселератор для стартапов. Уже шанс посмотреть не на Lovable с большим бюджетом, а вот на таких соло-фаундеров без четкого понимания как стабильно расти, как удерживать пользователей, как на этом зарабатывать. Мне, по крайней мере, это сейчас близко @NeuralProfit

📱 Notion запустила кастомных AI-агентов - попробовать бесплатно можно до 3 мая 2026 года только на Business и Enterprise 🪼 Для вашего удобства, я сразу перевела в Elevenlabs видео Как настроить Кастомного Агента в Notion Custom Agents - автономные ИИ-агенты, которые могут работать 24/7 по расписанию и триггерам, а не просто отвечать на разовые запросы в чате. Ранние тестировщики уже собрали 21 000+ агентов, а внутри самой Notion сейчас работает 2 800 таких агентов. 🪼 Можно просто описать задачу, задать триггер вроде каждый понедельник в 9:00 или когда в этом Slack-канале появляется новое сообщение, и дальше агент сам будет разбирать входящие запросы, писать статус-апдейты, маршрутизировать задачи и отвечать на повторяющиеся вопросы. 🪼 Подключаются и внешние сервисы, например, Slack, Google Drive, GitHub, Jira, Zendesk, Asana и другие. 🪼 Гайды по Custom Agents в Notion Уже есть и реальные кейсы. У Ramp (финтех) команда собрала 300+ агентов, а их внутренний Product Oracle отвечает на десятки вопросов в день про продукт и роадмап. У Remote, которая помогает бизнесу нанимать сотрудников по всему миру, ИИ-агенты сэкономили IT-команде 20 часов в неделю: они автоматически разбирают обращения, правильно распределяют их в более чем 95% случаев и сами закрывают свыше 25% заявок. @NeuralProfit

Помните, я писала про маршрут обучения Claude Code? Пост мой нужно дополнить 👇🏻 1️⃣ Во-первых, основа основ, это официальные доки - и они есть на русском языке (это я в сегодня лет узнала, делюсь с вами на всякий), особый упор рекомендую прям сделать на Быстрый старт и Лучшие практики Claude Code 2️⃣ Затем, в моем посте есть офигенный курс Claude Code для начинающих на 15 коротких лекций - вот с него уже рекомендую продолжить. Когда вы освоите основы, можно переходить к самому интересному - созданию собственных автоматизаций 🔥 3️⃣ Продвинутые темы: Skills, PRD и Автоматизация. 🪼 Про Skills: начните с официальной документации от 🖥 Anthropic, тем более есть перевод этого гайда на русский - пост 🪼 Написание PRD: Для создания эффективных PRD, которые Claude будет понимать, мне понравился гайд от ChatPRD - он объясняет, как структурировать документ, писать четкие user stories и критерии приемки. Также есть специальный PRD Creation Skill, который может помочь в этом процессе. 🪼 И конечно главная цель - Автоматизация для не-программистов! Я нашла офигенный Гайд на Reddit Claude Code для не-технических пользователей. Он объясняет, как настроить Claude Code для управления знаниями, обработки заметок и других задач ❗️ 4️⃣ Ну и кто не успел ознакомится, сильный Глубокий гайд по Claude Code + контекст-инжиниринг, там и про Workflow, CLAUDE.md, команды и субагенты, и про то, как правильно токены экономить. Это очень хорошо для общего развития, для понимания Claude Code и coding agents с отдельными разделами про context engineering, system reminders, references. Гайд больше теоретический 👇🏻 🪼 НО, я рекомендую эту Статью на Habr для закрепления, вот она более ориентирована на практику: skills, hooks, subagents, MCP, plugins и конкретный workflow автора. Это перевод оригинального поста в X The Shorthand Guide to Everything Claude Code + к нему же от этого автора связанный репозиторий @NeuralProfit

🌐 Google красавцы! Я Google люблю с каждым днем все сильнее - титаны! И мультимодальность своей LLM расширяют, и сервисы выпускают один за другим 👇🏻 Вы все уже в курсе, что Google выкатил свой генератор песен? Правда они там по 30 секунд, но вот на сайте можно сгенерить до нескольких минут. Я писала про Producer - музыкальную ИИ-студию (и он же бывший Riffusion). Вот этот сервис вошел в Google Labs и использует модели Google DeepMind - в том числе Lyria 3 (для музыки), а также Gemini (интерфейс с чатом), Veo (музыкальные видео) и Nano Banana (визуалы и обложки). 🪼 В режиме диалога можно генерить и дорабатывать треки: уточняете вокал, стиль, аранжировку, эффекты и атмосферу. 🪼 Можно работать с несколькими песнями в проектах и делать музыкальные видео. Есть функции ремикса, эффектов и stem split. 🪼 Вместо промта можно так же загрузить фото или видео, ИИ создаст саундтрек под нужное настроение. 🪼 Официальный гайд по промптам Lyria 3 Вообще, Google сейчас очень мощно закрывает мультимодальность: у них и генератор/редактор изображений передовой Nano Banana Pro, и генератор видео VEO 3.1 наделал шума, Gemini многие пользователи предпочли чату гпт. Нет, Qwen (с их видеогенератором Wan2.2 и Нейроредактором) и ChatGPT (с Sora и GPT Image 1.5) тоже неплохие, но мне Gemini больше по душе, еще и песни теперь делает) Хотя в видеогенераторах есть свои плюсы и минусы - сравнивала Sora, Veo и Wan (пост). 🪼Google еще и сервисы прокачал: 🪼 Pomelli это вообще агент для маркетинга и дизайна 🔥 Сканирует сайт и собирает ДНК бизнеса (стиль бренда): тон, цвета, шрифты, визуалы. Вставляете ссылку на свой сайт, ИИ анализирует бренд, стиль, цвета, текст и выдает готовые маркетинговые кампании: изображения + тексты для соцсетей и рекламы - можно редактировать креативы прям там. 🪼 Можно сразу делать макеты лендингов или промо. Такой вот эксперимент от Google Labs + Google DeepMind для малого и среднего бизнеса) 🪼 А недавно Google добавил в Pomelli новую функцию Photoshoot - товарная съемка для сайта и соцсетей. Просто загружаете обычное фото товара, выбираете шаблон (studio/lifestyle), Pomelli накладывает стиль бренда через Business DNA, и выдает студийный или лайфстайл-визуал для маркетинга. Можно доработать результат и скачать. 🪼 Доступен бесплатно в ряде стран (US, Canada, Australia, New Zealand) - иф ю ноу вот ай мин 😉 🪼 NotebookLM тоже порадовал! Они прокачали генератор презентаций, каждый слайд можно редактировать по промпту - текст, дизайн, меня изображений + можно экспортировать теперь в PPTX. И в Gemini дали возможность подключать блокноты из NotebookLM + можно добавлять изображения в качестве источников прямо через мобильное приложение. Ну красота же 😉 @NeuralProfit

Тестирую Grok 4.20 - OC приложение и прототип драм машины Как-то тихо вышел Grok 4.20, а меж тем там сразу 4 Агента для обработки запросов, которые действуют совместно (не путать с Grok 4 Heavy за 300$)🔥: • Harper - агент-исследователь, который собирает факты и данные по запросу • Benjamin - логический агент, проверяющий корректность выводов, работающий с математикой и кодом • Lucas - креативный агент, отвечающий за генерацию идей и стратегий • Captain Grok - лидер команды, который принимает окончательное решение и формирует итоговый ответ 🪼 Я затестила бесплатно, лимитов с подпиской SuperGrok не увидела) Как сделать бесплатную подписку SuperGrok показала в этом посте 🪼 Я потестила Grok 4.20 на стресс-тестах и собрала браузерную OC с работающими приложениями, меняющимися обоями и особой фичей, далее сделала симуляцию 3D принтера и драм машины, еще я поработала с фото и видео 🪼 Принцип работы Когда вы задаете вопрос, агенты обсуждают, вступают в дебаты, исправляют ошибки и проверяют информацию перед выдачей финального ответа. Это делает ответы более точными и надежными по сравнению с обычными LLM. Как я уже сказала, в Grok 4 Heavy уже были несколько агентов, как и в Gemini 3 DeepThink и GPT-5.2 Pro, это не вопрос новинки, а вопрос цены - 200-300$ или Grok 4.20 за 30$? НО! При этом Илон Маск уточнил, что Grok 4.20 сейчас Small-версия с 500млрд параметров, а более мощные модели Medium и Large выйдут позже. 🪼 Может работать с текстом, картинками, видео, контекстное окно до 256к. токенов (обещают 2М). @NeuralProfit

Google выкатили Gemini 3.1 Pro - новую топовую модель для сложных задач 🤯 Это апдейт Gemini 3, заточенный под ситуации, где простого ответа недостаточно: сложный кодинг, агентные цепочки, научные/инженерные задачи и мультимодал. Что крутого: 🔥 На ARC-AGI-2 (задачи на новые логические паттерны) Gemini 3.1 Pro взяла 77,1% - и это реально один из самых громких результатов релиза. По части тестов, где-то она лидирует,а где-то идет рядом с конкурентами). 🪼 Что может: • Превращать данные в реальном времени в интерактивную визуализацию. Например, дашборд с телеметрией и орбитой МКС. • Генерит анимированные SVG прямо из текста для сайтов (кодом, не пикселями, а это легче масштабируется). • Прототипирует интерактивные 3D-сцены + генеративный звук (подходит для дизайнеров интерфейсов). 🪼 Больше примеров тут Попробовать Gemini 3.1 Pro можно тут и вас сразу направят на модель 3.1 Pro, в крайнем случае выберите из списка Pro. Для разработчиков в AiSudio Если что, Бесплатный Бизнес Аккаунт в Gemini Enterprise еще работает 👌 Бенчи в комментах 👇🏻 @NeuralProfit