Роман Сухов

В сегодняшнем выпуске разбираю Claude Skills на практике. Показал, что это вообще такое, зачем они нужны и как реально экономят время в работе, когда не хочется каждый раз таскать одни и те же инструкции из чата в чат. ✅Что внутри выпуска: 🔆Где включаются Claude Skills 🔆Какие настройки важно активировать перед работой 🔆Как работает память в Claude 🔆Как создать свой первый skill через Skill Creator 🔆Как загрузить готовый skill и протестировать его в чате Плюс показываю...

Полностью на коде — Python, API, VPS. Никаких n8n, Make и прочих конструкторов. Чистая разработка через Claude Code. ➡️Что умеет: 🔆Мониторит конкурентов и трендовые посты по AI-тематике. 🔆Находит что залетает. Claude генерирует посты в моём стиле — с конкретикой и цифрами, без воды. Длинные тексты автоматически разбивает на цепочку тредов. 🔆GPT-4o-mini оставляет комментарии под чужими постами для органического роста. Всё по расписанию, без моего участия. 🔆Мне приходит готовый пост в Telegram-бот...

Быстро и весело, пока не встретил бордюр. На днях прилетела показательная история. DeFi протокол Moonwell потерял около 1.78 млн долларов из за ошибки в одной строке, которую сгенерировал Claude Opus 4.6. Там перепутали логику расчёта цены, и токен cbETH оценили примерно в 1.12 доллара вместо 2200. Дальше классика DeFi: пошли мгновенные ликвидации, люди сносили долги за копейки и забирали залоги на тысячи. И вот ключевой момент. Это не история про злой ИИ, который взбунтовался. Это история про человеческий контроль, который не доехал до продакшена...

И это не очередная модная шляпа. Если про следующее поколение интернета начали говорить всерьёз, значит поезд уже тронулся. Ребят, технологии не рождаются в тишине. Сначала идут разговоры в узких кругах, потом подключаются визионеры, а дальше бац, и ты просыпаешься в новой реальности. Я это уже видел с Web3. Ещё вчера звучало как клуб по интересам для криптоэнтузиастов, мол что-то там про блокчейн. А потом внезапно полрынка полезло строить токены, Defi/DAO и прочий хардкор. С Web 4.0 начинается та же история...

Когда бизнес начинает с давайте сделаем кастом на ИИ, это как купить экскаватор, не понимая, где вообще копать и не проще ли решить задачу лопатой. Я всё больше убеждаюсь: ценность экспертизы по ИИ сейчас не в количестве проданных этапов и не в сложности решений. А в том, чтобы выстроить нормальную последовательность действий под конкретную задачу и экономику компании. Есть три этапа, которые обычно нельзя перескочить. Первый — залезть внутрь конкретного отдела по-настоящему. Не по верхам, а дотошно: как идут процессы, кто за что отвечает, где узкие места, где реально болит. В какой-то момент появляется целостная картинка, и часто выясняется, что ИИ там вообще не первая проблема...