Бюро автоматизации бизнеса "Я на Ботах Волка Съел"

Сейчас код руками я не пишу. И, честно говоря, не вижу в этом никакой трагедии. Если даже Андрей Карпаты не пишет код руками, то зачем это делать мне? Но тут есть важный нюанс, который многие пока недооценивают. Проблема вообще не в том, пишет ли код человек или агент. Проблема в том, что без нормальной документации всё это не живёт вдолгую. Можно быстро собрать что угодно, особенно сейчас, когда агенты реально сильно ускоряют разработку. Но потом это всё надо поддерживать, обновлять, развивать и не развалить архитектуру через месяц. И вот здесь начинается самое интересное. Для каждого проекта я веду нормальную, полную документацию: 🐺 архитектура 🐺 логика 🐺 changelog 🐺 запуск 🐺 инструкции по работе Но недавно дошёл ещё до одной вещи, которая после внедрения кажется почти очевидной: документацию надо делить на два слоя. 👨‍🦰 Документация для человека 🤖 Документация для агента Потому что агенту не надо читать весь проект целиком. Это только жрёт контекст и мешает решать узкие задачи. Если в проекте много модулей, сервисов и функций, то правки почти всегда вносятся в конкретные, ограниченные места. Значит и документация должна подтягиваться точечно. Поэтому я ввёл: 🐺 индексный файл 🐺 старт-сессию Сначала агент читает базовые правила, понимает, какие файлы за что отвечают, а дальше уже подгружает только нужные куски документации по мере необходимости. Следующая мысль тоже пришла довольно быстро. Если в каждом проекте я всё равно заново собираю каркас документации, то зачем делать это каждый раз руками? 🚀 Значит нужен стартовый шаблон, который в самом начале проекта сам создаёт нужную структуру и дальше помогает вести её по правилам. И вот это, как мне кажется, одна из самых недооценённых вещей в AI-разработке сейчас. AI меняет не только способ писать код. Он меняет сам способ думать о разработке. Если работаете с агентами, вайбкодите или просто пытаетесь строить что-то серьёзное с помощью AI, очень советую смотреть не только на генерацию кода. Смотрите на: 🐺 структуру 🐺 правила 🐺 документацию 🐺 то, как агент входит в контекст Потому что вдолгую выигрывает не тот, кто быстрее сгенерил код. А тот, кто выстроил систему, в которой это всё можно нормально поддерживать. ✅ Мой канал в MAX

Корпорация из одного человека и ИИ-сотрудников. Быть или нет быть? Вот в чем вопрос! 💀 Недавно я писал про Paperclip. Это оркестратор над ИИ-агентами, через который можно собирать компанию, где значимая часть работы делается уже не людьми, а ИИ сотрудниками. И я уверен, мы и движемся в сторону компаний, где остаётся один, два человека, которые держат контекст, стратегию и финальные решения, а основной операционный слой закрывают AI-агенты. На днях как раз вышла история о компании с оценкой в 1,8 миллиардов долларов, которая фактически построена двумя людьми, братьями Галахер. Не теми что из группы Oasis! 🎸🤘 Для меня это важный сигнал. Следующий шаг выглядит довольно логично: сначала ИИ помогает, потом закрывает отдельные функции, а дальше появляется полноценный агентный штат внутри маленькой, но очень эффективной компании. То есть человек в этой модели становится не исполнителем всего подряд, а архитектором системы. Он задаёт направление, принимает ключевые решения, удерживает смысл и собирает контур управления. А исполнение всё сильнее уходит в агентный слой. И здесь важно правильно понять, о чём вообще речь. Я не про «контент-заводы», которые на каждом шагу продают инфоцыгане. И которые умеют, если умеют, продавать сами себя. Не более. Мне интересен другой уровень. Когда ИИ-агенты закрывают не декоративную автоматизацию, а реальные функции компании: 🐺 Анализ контекста 🐺 Подготовку материалов 🐺 Координацию процессов 🐺 Переходы между задачами 🐺 Операционное исполнение Контент здесь может быть только входной точкой. Потому что его действительно проще всего формализовать и автоматизировать. Но сама идея намного шире. Речь о построении компании, где основная операционная система уже завязана на агентные процессы. С человеком в ключевых точках. С партнёрствами, решениями и ответственностью на стороне человека. Но с цифровым штатом, который реально работает внутри бизнеса. Интересно, через сколько лет корпорация из одного человека и ИИ-сотрудников перестанет звучать как инфошум и станет нормой?

🧠 В бизнесе AI выигрывает не самая умная модель Мне кажется, многие до сих пор смотрят вообще не туда. Когда начинают обсуждать AI для бизнеса, разговор очень быстро скатывается в режим: "а какая модель умнее?" Как будто компания выбирает себе просто самый удобный чат. Но внутри бизнеса это работает иначе. Для одного человека чат может быть магией: открыл, спросил, получил ответ, пошёл дальше. А в компании ценность появляется не в моменте "вау, как ответила модель", а в моменте, когда ты встроил AI в конкретный шаг процесса. Не во весь бизнес сразу. Не в абстрактную "трансформацию". А в узкое место, где можно посчитать экономику, нагрузку и повторяемость. И вот тут быстро выясняется, что важно не только качество ответа. Важно ещё вот что: 🐺 сколько стоит один прогон через API 🐺 какая будет нагрузка на объёме 🐺 как ты контролируешь ресурсы 🐺 насколько результат повторяем 🐺 как это встраивается в следующий шаг процесса Вот здесь и ломается вопрос "какая модель самая сильная?" Сильная для чего? Для вечернего диалога в телефоне? Или для рабочего сценария, где у тебя автоматизация, связка шагов и цена ошибки уже совсем другая? У меня сейчас ощущение простое: в большинстве бизнес-кейсов модель вообще не центр системы. Она всего лишь один компонент. Иногда важный, но всё равно компонент. Главное, как собран сам процесс. Если процесс не оцифрован, узкое место не найдено и экономика не сходится, никакая "самая умная" модель это не спасёт. А если процесс собран нормально, то часто побеждает не самая модная модель, а та, которая нормально встаёт в архитектуру и не ломает экономику. Рабочая логика тут простая: 🐺 сначала раскладываешь процесс на шаги 🐺 потом находишь одно узкое место, где AI реально даёт выигрыш 🐺 потом считаешь стоимость, контроль и повторяемость 🐺 и только после этого выбираешь модель под задачу То есть логика должна быть не "ищем магическую модель", а "проектируем рабочую систему". Как по мне, вот здесь и начинается взрослое внедрение AI в бизнес. А у тебя в компании AI пока выбирают как "самый умный чат" или уже как часть процесса? Напиши в комментариях.

Неужели мои заметки стали работать?🤟 Поймал себя на мысли: большая часть заметок у меня разбросаны по разным местам. Более того я практически к ним не возвращаюсь. Хотя я довольно системный. И уж тем более заметки никак не участвуют в создании контента. Пора исправить! Как обычно, немного контекста. Ранее я писал, что создал себе ассистента на базе OpenClaw - Гуппи. Да он даже несколько раз писал посты. Я его два раза ломал, но это другая история ... Сейчас он работает как нужно, и я не перегружаю его функционалом. И тут я увлекся еще одной системой - Peperclip. Это оболочка для создания компании только с ИИ сотрудниками. Порой буду рассказывать. Но вернемся к заметкам. Я сделал для заметок обвязку из нескольких сервисов - Telegram -> OpenClaw -> Obsidian -> PeperClip -> Telegram. Работает так: 🐺 Записываю голосовуху в ТГ, или текстом, или отправляю ссылку на статью/видео. Сопровождая сообщение текстом "Оставь заметку" 🐺 Гуппи обрабатывает любой их этих сценариев 🐺 Для обычной "наговоренно" заметки создает отформатированный текст. Для Ссылки или видео пишет саммари и основные момент. А также теги 🐺 Всё это добро падает в Obsidian в файл для сегодняшнего дня 🐺 Дальше эту заметку читать моя агентная команда на базе Paperclip и вытаскивать оттуда темы, тезисы и черновики 🐺 Пишет черновик поста, из черновика пост и дает мне на рецензию Этот пост как раз сделан из головой заметки, которую я наговорил Гуппи. То есть заметка перестаёт быть складом мыслей. Она становится сырьём для контента. 🤖 К тому же теперь любая заметка точно зафиксирована в одном месте, доступна мне на любом устройстве. И благодаря добавленным блокам и тегам, легко найти сохраненную информацию. А ты уже создаешь себе личные автоматизации?* **Напиши в комменты. 👇