Шашков & Головко • AI в решениях

Куда переехало доверие В январе 2026 агентство Tinuiti опубликовало отчёт, из которого следует неожиданное. За четыре месяца, с октября 2025 по январь 2026, доля цитирований Reddit в ответах AI-моделей выросла минимум на 73 процента по всем отслеживаемым категориям, а у Perplexity на один только Reddit пришлось 24 процента всех январских цитирований. Это не очередная новость про соцсети. Это сигнал о том, что правила видимости в интернете переписали. Если коротко, поисковая оптимизация в её классическом виде перестала покрывать весь спектр задач...

С 6 по 10 апреля Школа анализа данных и Яндекс провели бесплатный онлайн-интенсив Agents Week. Десять лекций и семинаров от практиков из Лавки, Браузера, Алисы и Yandex Cloud — людей, которые строят агентов на реальных продуктах с десятками тысяч пользователей. Все записи открыты на YouTube, страница интенсива — agentsweek.yandex.com. Ниже — сжатый конспект самого важного. Без сокращений, понятным языком, от основ к деталям. Если какие-то идеи цепляют — рядом ссылка на конкретное видео, где это разбирают подробно...

125 тысяч человек забанили новый AI за сутки. Как Bluesky запустили правильный продукт не для той аудитории. 29 марта 2026 года соцсеть Bluesky показала свой первый AI-инструмент на конференции Atmosphere. За двадцать четыре часа 125 тысяч пользователей внесли его аккаунт в свои чёрные списки. Это сделало его вторым самым заблокированным у самих пользователей аккаунтом во всей сети. Он обогнал официальные аккаунты Белого дома и иммиграционной службы США. Впереди только вице-президент. Самое интересное в этой истории не цифра...

На GitHub каждую неделю появляются десятки open-source проектов с AI-агентами. Большинство из них решают чужую задачу, не вашу. Но идею можно забрать и адаптировать. Разбираем на примере. !!! Больше кейсов на канале “AI для продакта” Один такой проект набрал больше 400 звёзд за несколько дней. Называется My-Brain-Is-Full-Crew. Автор, PhD-исследователь, устал терять информацию и собрал команду из 8 AI-агентов, которые управляют его хранилищем знаний в Obsidian. Каждый агент отвечает за своё: один...

В этой статье разберем 20 признаков текста, написанного нейросетью, и как это исправить. В Википедии есть проект WikiProject AI Cleanup — группа редакторов, которая вычищает следы нейросетей из статей. За время работы они собрали подробный список признаков, по которым можно опознать ИИ-текст. Список опубликован на странице Signs of AI writing и регулярно обновляется. Мы перевели этот список и адаптировали примеры под русский язык. Пригодится всем, но в первую тем, кто хочет распознавать нейросетевые тексты, и тем, кто пишет с помощью ИИ и хочет, чтобы результат не выглядел как робот...

Все вокруг что-то подключают к Claude Code, кидают репозитории и говорят что теперь работает по-другому. А вы смотрите на это и не очень понимаете, с какого конца браться. Разберёмся почему так происходит и что на самом деле стоит вашего внимания. Главная причина путаницы — одним словом "скил" называют четыре принципиально разные вещи. Отсюда ощущение что нужно срочно всё подключить и не отстать. На деле — нет. В этой статье покажем что есть что, как одно отличается от другого, и с чего реально начать если вы уже работаете с Claude Code...

Карпатый написал пост про Claws — новую категорию персональных AI-агентов. Разобрал OpenClaw, его проблемы с безопасностью, выделил NanoClaw как минималистичную альтернативу. Там была очень важная мысль: агент не просто работает — он расширяет сам себя через текстовые инструкции, без правки кода. А что если сделать похожее самим, с нуля, не ставя ничего чужого? Пошли разбираться. Если сказать точнее, то код дописывает Claude Code по команде из Telegram. Но ощущается это именно как самодописывание агента — и это важно...

Раскрываем архитектуру и экономику бота, который фильтрует контент из Telegram и VK каналов, собирает персональный дайджест и учится на обратной связи. Внутри — продуктовые решения с обоснованием, реальная стоимость AI-обработки и несколько неожиданных выводов про информационный шум. !!! Больше кейсов на канале “AI для продакта” Задача Бот, который мониторит Telegram и VK каналы, анализирует каждый пост через AI и раз в день присылает дайджест только из того, что совпадает с интересами конкретного пользователя...

Разберем, как использовать технику Chain-of-Thought для анализа и принятия решений. Почему фраза «подумай пошагово» не гарантирует качественный ответ. Шаблон промпта с декомпозицией, проверкой допущений и оценкой рисков. Практические примеры для продакт-менеджеров и аналитиков. !!! Больше кейсов на канале “AI для продакта” Бывает, что просишь нейросеть помочь с решением, а она отвечает мгновенно. Уверенно. Как будто уже всё обдумала. «Да, это хорошая идея, потому что...» Три абзаца аргументов, которые звучат разумно...

У вас 100 тикетов поддержки. Или 200 отзывов из сторов. Или 50 ответов на NPS-опрос. Надо понять, что болит у пользователей и что чинить первым. Открываете Excel, начинаете читать. Через час глаза рябят, всё сливается. Вроде что-то про «долгую загрузку» встречалось раз пять. Или десять. А сколько жаловались на цену? Было что-то важное в середине списка, но где именно уже не вспомнить. Паттерны тонут. В итоге либо забиваете, либо делаете выводы на ощущениях. В этой статье разберём, как за 5 минут...

Сколько раз вы уже слышали, что надо давать контекст, от него зависит всё? И вы даёте. Формат указываете. Иногда даже про роль не забываете. В общем, всё как учили. Но в ответ прилетает: Важно учитывать множество факторов. С одной стороны... с другой стороны... В целом, рекомендуется подходить комплексно. Ну да, спасибо. Начальству такое не покажешь, в работу не возьмёшь. Можно разве что в рамочку и на стену. Причина обычно не в количестве контекста. В этом посте разберём один приём, который резко режет воду, плюс три готовых шаблона и примеры, которые можно сразу забрать в работу...

Слово agentic сейчас встречается всё чаще. По сути, это следующий шаг после привычных «нейросетей, которые пишут текст». Вместо модели, которая просто отвечает на запрос, появляется система, которая берёт на себя кусок работы: планирует, пользуется инструментами, следит за результатом. Чтобы понять, что за этим стоит, полезно разложить современный ИИ на несколько уровней — от самых простых моделей до «цифровых сотрудников». !!! Больше кейсов на канале “AI для продакта”. 1. AI & Machine Learning: модели, которые смотрят в будущее Самый нижний уровень — машинное обучение...