Образование длиною в жизнь

Плагины превращают Claude в специалиста под конкретную роль. Продакт-менеджер, маркетолог, юрист, дата-аналитик, сейлз — у каждого своя конфигурация с нужными инструментами и контекстом. Каждый плагин — это набор markdown + JSON файлов, никакого кода. Внутри — "скиллы" (Claude автоматически применяет нужные знания и процессы) и явные команды под конкретные задачи. Что там есть: ⏺productivity — задачи, календари, личный контекст ⏺product-management — спеки, роадмапы, ресёрч пользователей ⏺marketing — контент, кампании, брендинг ⏺data — SQL, визуализации, дашборды ⏺enterprise-search — поиск по...

Когда работаешь с Claude Code или другим ИИ-кодером, рано или поздно упираешься в то, что он не помнит контекст между сессиями. Ты пишешь файлы с инструкциями, добавляешь правила — но по сути это просто куча заметок, которые никак не связаны друг с другом. Ars Contexta решает эту проблему. Плагин берёт обычные Markdown-файлы и связывает их в граф знаний. Каждый файл — одна мысль, техника или концепт. Ссылки между ними объясняют ИИ, когда и зачем подгружать нужную информацию. При этом он не читает всё подряд — сначала сканирует индекс и подтягивает только то, что реально нужно...

Если ты работаешь с Claude Code, ты уже знаешь принцип: описываешь результат, а ИИ сам разбирается с реализацией (ну почти). Но ты работаешь с ОДНОЙ моделью. Perplexity Computer делает ставку на другое — он дирижирует 19 моделями одновременно. Claude Opus думает, Gemini ресёрчит, Nano Banana рисует, Veo монтирует видео. Каждая подзадача уходит к тому, кто справится лучше. Разница — как между фрилансером-универсалом и продакшн-студией с командой специалистов. ⏺Как это работает: ты даёшь задачу вроде "сделай исследование конкурентов и оформи в отчёт"...

Всё потому что я написал очень плохую, но интересную статью, так что хочется читать, но поставить дизлайк 😁 Статья про будущее профессий и вайбкодинг, глянуть можно тут — https://habr.com/ru/article

😺 🤖 В эпоху AI

🤖 Клауд дарит неделю бесплатного Claude Code, если подпишитесь на клауд по реферальной ссылке — https://claude.ai/referral/HYRR4UirIw (первым трём)

? 1️⃣Официальные доки — и они есть на русском. Особый упор сделай на "Быстрый старт" и "Лучшие практики Claude Code" — это реально основа. 2️⃣Курс Claude Code для начинающих на 15 коротких лекций. Это следующий шаг после доков. Когда освоишь базу, переходи к интересному — собственным автоматизациям. 3️⃣Продвинутые темы: Skills, PRD и Автоматизация. ⏺Skills: официальная документация от Anthropic, есть перевод на русский. ⏺PRD для Claude: гайд от ChatPRD объясняет, как структурировать документ, писать user stories и критерии приёмки. Плюс есть отдельный PRD Creation Skill. ⏺Автоматизация для не-программистов: хороший гайд на Reddit про Claude Code для нетехнических пользователей...

Без программистов, без тестировщиков, без команды. Один. Параллельно с основной работой. Адаптировал специально под нечитающую аудиторию — без терминов, без хардкора. Зато с неудобными выводами о том, что будет с профессиями через пару лет...

Когда я запускал платформу Креатор, сначала хотел сразу кодить. Хорошо, что остановился. Потратил вечер на анализ: рынок, конкуренты, ЦА, оффер. Понял, что первоначальная идея не выдерживает проверки — и переделал подход. Это сэкономило мне пару месяцев. Собрал чеклист из 7 шагов, которые стоит пройти ДО разработки: 1️⃣Идея понятна за 30 секунд 2️⃣Рынок посчитан (TAM, SAM, SOM) 3️⃣ЦА описана, есть персона 4️⃣Оффер сформулирован 5️⃣Воронка...

xAI (компания Маска) выкатила Grok 4.20, и там реально другой подход. Вместо одной модели, которая генерит ответ, работают сразу 4 специализированных агента: 🤴 Grok — координатор. Разбивает задачу, раздаёт роли, выдаёт финальный ответ. 🧑‍💼 Harper — исследователь. Тянет данные из интернета и X в реальном времени. 👨‍🎓 Benjamin — логик. Считает, кодит, проверяет логику остальных. 👩‍💼 Lucas — креативщик. Подкидывает нестандартные идеи и переписывает для ясности. Они буквально спорят между собой, прежде чем дать тебе ответ...

Исследователи из METR придумали простую, но мощную метрику — "временной горизонт" ИИ-модели. Это длительность задачи (в пересчёте на время эксперта-человека), которую ИИ-агент способен решить с вероятностью 50%. Проще говоря: если задача занимает у опытного разработчика 2 часа, и модель справляется с ней в половине случаев — её временной горизонт равен 2 часам. И вот что показывает график: этот горизонт растёт экспоненциально. В 2019 году модели справлялись с задачами на пару минут. Сейчас свежие модели вроде Claude Opus 4...