FSCP
15.8K subscribers
31.4K photos
3.95K videos
869 files
80.7K links
another filter bubble канал изначально созданный несколькими друзьями чтобы делиться копипастой, иногда оценочным суждением

технологии, деньги, социум

редакция @id9QGq_bot
реклама @johneditor
в будущее возьмут не всех
выводы самостоятельно

мир меняется
Download Telegram
Для тех, кто еще не видел, интересный график количества вакансий в ИТ / разработке. Первый провал на графике — ковид. Второй — ИИ. Пока что отменяют манкикодеров, но экспертиза в цене. Сегодня любой нубас с GPT может заделиверить MVP. Завтра все это будет работать и без нубаса. Послезавтра — аналогичный тренд ждёт все остальные офисные профессии. Для один повод поужасаться, для других — уникальная возможность, когда меняется структура рынка.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
Anna Taro bot
Вопрос не в том, будет ли сверхчеловеческий ИИ, роботы и автономные рои дронов использоваться для военных целей — а в том кто именно получит доминацию в этом. Атомный век закончился. Самая мощная военная технология в 21 веке это искусственный интеллект и так же глупо ожидать исключительно мирное ее использование, как и исключительно военное.

Долина имеет абсолютное лидерство в производстве технологий, но ее обитатели строят сервисы доставки еды и просмотра сериалов, а надо — рои дронов-полицейских, которые будут набутыливать негодяев прямо в процессе совершения преступления и дивизии из миллионов подводных военных робо-собако-дельфинов с автономной системой принятия решений на поле боя.

Это пересказ вышедшей вчера книги СЕО Палантира Technology Republic. А книга хорошая, кстати.

Если одной строкой: если можешь доминировать — доминируй, а то задоминируют тебя. Особенно, в ИИ.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Стань спонсором!
Весьма очевидная, но самая крутая идея с AI engineer, про которую говорят все — это MCP (https://modelcontextprotocol.io/introduction) от Антропика. Протокол решает проблему фрагментации агентов и инструментов для агентов через стандартизацию так называемых MCP server'ов. Например, MCP сервер United позволяет любому агенту на любой платформе и с любой LLM под капотом бронировать авиабилеты. Или сервер ST (https://github.com/smithery-ai/reference-servers/tree/main/src/sequentialthinking) позволяет любому вашему наколеночному агенту использовать функцию deep research для создания отчетов.

Всего уже создано больше тысячи MCP серверов, от крупных компаний типа Slack и Docusign, до мелких OSS проектов типа поиска, памяти, баз данных, скрейпинга, генератора случайных чисел, калькулятора или devops сервиса для вашего агента.

MCP так же поддерживает цепочки агентов и серверов. Например, ваш агент может найти лучший mc-сервер для бронирования каникул, а тот в свою очередь найдет сервер для поиска билетов, а тот уже обратится к конкретной авиакомпании. На каждом этапе LLM принимает решения учитывая ваш контекст. Добавь сюда экономику — возможность серверов и агентов платить друг другу — и вы получите первый прототип киберэкономики.

Если вы строите продукт, который заменит Гугл на MCP-рельсах (индексация, поиск, раутинг и платежи между между агентами и серверами), то подавайтесь в наш акселератор.

_______
Источник | #cryptoEssay
Почему мультиагентные системы (и инфраструктура для них) неизбежны:

Эта работа показывает, что несколько небольших моделей могут работать вместе и решать сложные задачи не хуже, а иногда и лучше, чем одна большая модель. Вместо того чтобы просто увеличивать размер одной нейросети, авторы предлагают соединять модели в сеть, где каждая выполняет свою роль и передает информацию дальше. Это делает систему более эффективной: вместо бесконечного роста одной громоздкой модели, небольшие агенты помогают друг другу, уточняют решения и работают командой. В результате качество ответов улучшается быстрее, а вычислительные ресурсы расходуются разумнее.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
Anna Taro bot
Антропик утверждает, что в 2026 появятся модели, которые

— превосходят Нобелевских лауреатов в большинстве областей
— умеют пользоваться всеми человеческими интерфейсами
— могут работать и думать неделями
— могут взаимодействовать с реальными миром через роботов.

Самое смешное, что в мире есть еще люди, которые считают что это не гарантированно и «авось пронесет».

Я не вижу ни одного сценария (технического, политического, бизнесового), в котором этого бы не произошло в течении 2 лет. Nothing stops this train.

Другой вопрос: как подготовиться и что делать дальше, особенно с такими штуками как координация людей (экономика, финансы, право, политика)? Есть любопытные идеи.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

⚙️ Разработка ботов Telegram от 5000 руб
Если 6 месяцев назад разработчик который не использует курсор или windsurf казался каким-то динозавром без прошлого и будущего, то сегодня такими являются HR’ы, сейлзы, маркетологи и legal. Компании среднего размера это сэкономит от $500к в год на софте и сотрудниках. Ниже — о примерах использования, которые я видел, попросил простыми словами.

Как это работает?

У каждого сотрудника установлен Cursor с доступом к корпоративному git-репозиторию, где хранятся правила для работы ассистентов (файлы .cursorrules), инструкции и Markdown-файлы с текущими статусами и задачами. Cursor подключается к заранее настроенным серверам MCP, которые в реальном времени получают и обрабатывают данные из Slack, Notion, клиентских баз данных и внешних API.

Кейсы:

— Автоматизация продаж и обработки клиентских запросов:
MCP подтягивает через API текущие данные по клиентам и статусам сделок (CRM, Email). Cursor автоматически формирует дашборды по конверсии в markdown-файлах, рейтингует входящие письма клиентов по важности и готовит персонализированные ответы. Сотрудник нажимает одну кнопку, чтобы подтвердить отправку.

— Финансовый мониторинг и отчетность в реальном времени:
MCP собирает транзакции и данные расходов через банковские и платежные API. Cursor в реальном времени составляет финансовые отчёты (P&L, cashflow) и бюджетные дашборды в markdown, автоматически выявляет отклонения и информирует команду через Slack.

— Автоматизированный найм и адаптация сотрудников (HR):
MCP получает данные новых сотрудников из HR-баз и ATS-системы. Cursor формирует и ведёт чеклисты по onboarding/offboarding сотрудников, автоматически создаёт документы и аккаунты в Notion и Slack, а также проводит мониторинг процесса адаптации через markdown.

— Юридическое сопровождение и управление договорами:
MCP связывается с базой данных клиентов и юридическими API. Cursor автоматически составляет типовые договоры, отслеживает сроки, мониторит риски и генерирует отчёты в markdown-файлах. Команда получает мгновенные уведомления о потенциальных рисках через Slack.

P.S. в фб начался какой-то вой от вполне себе скучного поста. не могут люди поверить, что курсор умеет писать код. и не знают они что саас — это просто код. вот они удивятся когда узнают что ии будет не только писать, но и придумать какой именно софт писать, почему и как интегрировать.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Узнай судьбу картами Таро:
Anna Taro bot
За последнюю неделю повстречался с несколькими десятками стартапов. Пожалуй, самое удивительное для меня не то какие кейсы ИИ позволяет (это было предсказуемо), а скорость внедрения этих кейсов в продакшен. Причем в индустриях, которые являются супер консервативными. Вот некоторые:

— ИИ инструктор пилотов. показывает аналитику и рекомендации на основе телеметрии полета. У компании клиенты сегодня это 10% учеников одномоторных самолетов. Подписались с DoD, будут обучать военных летчиков.

— ИИ агент, который автоматизирует работу рисерчера клинических испытаний второй и третьей стадии, а так же маркетинговую/GTM стратегию для фарма компаний.

— самописные ИИ автоматизации в курсоре для CFO и финансового отдела среднего размера ИТ компании

— Kaiser (страховая и сеть клиник на 12 млн пациентов и 30 тыс врачей) уже в продакшен внедрила три ИИшки, которые работают при каждом приеме пациента: транскрипция приема, ИИ-рекомендации для ответа на почту пациентам и анализатор прескрипшенов

— курсор для учителя / тьютора математики с более чем 1,5М пользователями

— ИИ, который собирает десятки вариантов интерфейсов мобильного приложения, тестирует их, выбирает лучшие, запускает в продакшен

— в множестве всякие суверенные автомноные агенты в TEE, которые сами пишут свой код, их нельзя выключить, сами зарабатывают себе на жизнь и распоряжаются деньгами (не то чтобы уже совсем, но в процессе)

— ну и конечно 4.5: я общался с ней на очень глубокие и личные темы и я не думаю, что в мире есть коучи, терапевты или философы, которые смогли бы так же точно, глубоко и полезно ответить на мои вопросы

_______
Источник | #cryptoEssay
Источник: https://t.iss.one/cgevent/11342
.
.
.
Тут на днях прошла новость на китайскую ответочку Оператору от OpenAI и Computer Use от Антропика.

Это Manus AI - автономный агент, который не ждет милостей от пользователя (как Оператор), а сам шарашит задачи на свое усмотрение, имея полный доступ в интернет, исполняя в код - ну в общем и Deep Reseаrch и КоПайлот и на дуде игрец. Есть память, мультмодальность(говорят) - в общем это снова такая DeepSeek-like пощечина все любителям калифорнийского ИИ.

https://manus.im/

Но лучше один раз увидеть, чем читать описания.

Поглядите, как он прекрасно заменяет девочку\мальчика сммщиков. Твиттор больше не будет прежним. 50 аккаунтов - это только на одном мониторе.

Ну и понятно, что он умеет не только в твиттор или инсту. На памп и дамп тоже пригодится.

Но пока за ссм-щиков и кожаных блогеров типа меня.

Ну и самое главное!! Зовете Мануса, он делает 50-1500 аккаунтов на сервисах генерации с бесплатным тиром, и ну генерить!
.
.
.
Manus (новый китайский ИИ агент) сделал анализ акций Microsoft. Посмотрите сами, это не меньше чем 3 дня работы аналитика банка или фонда с зарплатой от $10к/мес в NYC.

https://msft-analysis-git-main-ivanfioravantis-projects.vercel.app/

_______
Источник | #cryptoEssay
.
.
.
@F_S_C_P

-------
Секретики!
-------
Чем больше я использую ИИ, тем меньше у меня времени

Сейчас я использую разные LLM-based инструменты в 100% своих рабочих задач, много десятков (а может и сотен, я не считаю) раз каждый день. Это экономит мне десятки часов в неделю. Вернее, это позволяет мне делать ту работу, для которой в ином случае пришлось бы нанимать как минимум 2-3 отдельных сотрудников.

При этом времени у меня стало сильно меньше, а работать я стал сильно больше. Почему так?

Отчасти это FOMO. Мир ускоряется, многие возможности есть только сейчас и через 6-12 месяцев их уже не будет. Происходит кардинальная трансформация экономики, а пропустить такое — это позор. Но к позору нам не привыкать. Реальная причина глубже.

Дело в том, что ИИ не просто автоматизирует работу, которую я делал раньше. Он помогает делать работу, которую я бы может и хотел, но не имел никакой возможности делать раньше. У меня есть 10 активных репозиториев, где я постоянно что-то допиливаю (хотя последний раз я писал код за деньги в 9 классе школы). У меня есть ряд рисерч проектов, которые по-хорошему должен вести отдельный человек или команда, но я понимаю, что я не найму быстро никого уровнем круче чем диприсерчер. У меня есть возможность создавать, валидировать и придумывать новые проекты со скоростью, которая раньше была принципиально невозможна.

Теперь я могу делать то, что раньше лежало в папочке "nice to have", но до чего никогда не доходили руки. Параллельно, пока я на звонке со стартапом, у меня работает claude-code и пишет новую систему автоматизации для фонда (за которую я бы не взялся сам ибо не шарю). Другая ИИшка пишет звонок и потом сравнивает ответы с нашим тезисом. С 4.5 я обсуждаю позиционирование и брендинг конференции (что-то что я не делал никогда и без ИИ просто сказал бы что не умею и не буду браться). Диприсерчер придумывает вопросы для подкаста (который я бы никогда не начал, потому что у меня нет ни времени, ни опыта подготовки к интервью с крутыми спикерами). Другой бот анализирует все приватные группы (которые я бы никогда не прочитал, потому что их слишком много) и находит там новые идеи, которые можно реализовать с помощью ИИ.

ИИ создает возможности, помогает их ухватить, но само их количество уже пугает.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

-------
Секретики!
-------
В интересные времена живем. Инфраструктура интернета — созданная для людей с толстыми пальцами, ограниченным вниманием и памятью — вот-вот будет поглощена роем ИИ-агентов.

По инерции мы всё ещё проектируем для людей, но надолго ли?

— Документация — красивый HTML с красивой респонсив навигацией и подсветкой синтаксиса. А кто будет её читать? Не люди, не в первую очередь, по крайней мере. Это будут LLM, глотающие базу кода целиком, понимающие API и оркеструющие сложные бизнес-процессы.
— Онлайн коммерция. Мы всё ещё создаём сложные визуальные интерфейсы с каруселями товаров и разделами "товары, которые купили вместе с этим". Но скоро большинство покупок будут совершаться агентами, которым безразлична эстетика или эмоциональная привлекательность. Их интересуют структурированные данные, API-эндпоинты и оптимизация параметров для своего владельца.
— Поиск. Всё ещё выдающий по 10 синих ссылок для человеческих глаз. Поиск завтрашнего дня — это коммуникация агент-агент: структурированные данные, оптимизированные для машинного потребления, а не привлекательные целевые страницы, пытающиеся зацепить белковые дофаминовые рецепторы.
— Финансовые рынки. Которые построены на понятных человеку графиках. Но скоро ваш инвестиционный агент будет одновременно анализировать десятки тысяч источников данных на глобальных рынках, экономические показатели и фундаментальные характеристики компаний, а затем вести переговоры с другими агентами для выполнения сложных многоэтапных транзакций за микросекунды.
— Наконец, рекурсия всего этого. Агенты, использующие агентов, использующих агентов. Ваш личный агент по покупкам не просто взаимодействует с Amazon напрямую — он консультируется с агентом по питанию, агентом по бюджету, агентом по моде, каждый из которых может использовать или даже создавать в реальном времени собственных суб-агентов.

Когда агенты смогут вести переговоры с другими агентами на машинной скорости, когда они смогут обрабатывать информацию в масштабах, недоступных людям, когда они смогут оптимизировать параметры, которые не влазят в человеческие головы... прирост эффективности будет астрономическим.

Это самый большой скачок в распределении ресурсов со времён изобретения денег.

_______
Источник | #cryptoEssay
@F_S_C_P

Стань спонсором!