С наступающим 2026!
Новогодняя пора - это время, когда мы пишем поздравления всем родным и близким. И в это время, пока все не ушли в новогодний цифровой детокс, мне хочется посвятить отдельный пост вам, дорогие подписчики.
Еще год назад в этом канале было меньше 100 человек, сейчас же вас уже больше 2000! Если бы я захотел вас собрать всех в одном месте - пришлось бы арендовать немаленький такой зал 😅
Хочется поблагодарить всех тех, кто меня читал, реагировал на посты, писал комментарии, ваш отклик - очень много для меня значит, и я также надеюсь, что и канал взамен дает вам пользу.
Что я хочу пожелать вам в 2026 году?
В мире, где каждые две недели выходит "убийца ChatGPT", а технологии меняются быстрее, чем мы успеваем обновлять приложения, я желаю вам фокуса. Пусть нейросети станут для вас не очередным пунктом в списке "надо изучить", а реальным рычагом, который освобождает время для творчества, стратегии и общения с близкими.
Желаю, чтобы в новом году ваши гипотезы подтверждались, продукты приносили ценность (и выручку!), а внедрение AI в рабочие процессы было осознанным и эффективным, а не просто данью моде.
Что ждет канал в 2026?
Впереди много интересного - как из мира AI, так и лично от меня. Вот пара спойлеров на будущий год:
- Уже в январе мы проведем большую онлайн-конференцию, где разберем реальные эффекты и лучшие практики внедрения AI;
- В феврале планирую к запуску доступный продукт в записи, максимально направленный на прикладное применение нейросетей в деле: минимум теории, свободный темп изучения, максимум практики;
- И, наконец, выйдет отдельный курс по вайбкодингу, который я готовил больше 8 месяцев. Я не хотел хайповать и делать фигню для быстрого заработка. Это будет отдельный формат, где мы будем работать спринтами над решением конкретных задач с помощью конкретных инструментов и на выходе получим несколько рабочих проектов для себя или портфолио.
Спасибо, что вы здесь. С праздником! 🎄
Новогодняя пора - это время, когда мы пишем поздравления всем родным и близким. И в это время, пока все не ушли в новогодний цифровой детокс, мне хочется посвятить отдельный пост вам, дорогие подписчики.
Еще год назад в этом канале было меньше 100 человек, сейчас же вас уже больше 2000! Если бы я захотел вас собрать всех в одном месте - пришлось бы арендовать немаленький такой зал 😅
Хочется поблагодарить всех тех, кто меня читал, реагировал на посты, писал комментарии, ваш отклик - очень много для меня значит, и я также надеюсь, что и канал взамен дает вам пользу.
Что я хочу пожелать вам в 2026 году?
В мире, где каждые две недели выходит "убийца ChatGPT", а технологии меняются быстрее, чем мы успеваем обновлять приложения, я желаю вам фокуса. Пусть нейросети станут для вас не очередным пунктом в списке "надо изучить", а реальным рычагом, который освобождает время для творчества, стратегии и общения с близкими.
Желаю, чтобы в новом году ваши гипотезы подтверждались, продукты приносили ценность (и выручку!), а внедрение AI в рабочие процессы было осознанным и эффективным, а не просто данью моде.
Что ждет канал в 2026?
Впереди много интересного - как из мира AI, так и лично от меня. Вот пара спойлеров на будущий год:
- Уже в январе мы проведем большую онлайн-конференцию, где разберем реальные эффекты и лучшие практики внедрения AI;
- В феврале планирую к запуску доступный продукт в записи, максимально направленный на прикладное применение нейросетей в деле: минимум теории, свободный темп изучения, максимум практики;
- И, наконец, выйдет отдельный курс по вайбкодингу, который я готовил больше 8 месяцев. Я не хотел хайповать и делать фигню для быстрого заработка. Это будет отдельный формат, где мы будем работать спринтами над решением конкретных задач с помощью конкретных инструментов и на выходе получим несколько рабочих проектов для себя или портфолио.
Спасибо, что вы здесь. С праздником! 🎄
❤22🔥1
Ищу отзывы по Executive-программам в США
В этом году, пока я нахожусь в Штатах, решил проинвестировать в свое образование и пройти очное обучение в Stanford, MIT или HBS. Но столкнулся с проблемой выбора.
Удовольствие это недешевое, поэтому перед тем, как во что-то вписываться - хочется получше поисследовать варианты и пообщаться с людьми, у которых был опыт посещения подобных программ.
Опираться на публичные отзывы сложно. Американцы любят сглаживать углы, поэтому найти конструктивную критику почти невозможно. Всегда всё great и amazing. У нетворкинга с иностранцами примерно такой же эффект: нужно тянуть клещами + большинство из них не платили за программы из своего кармана, это делал работодатель.
Поэтому мне важно пообщаться с кем-то, обладающим нашим менталитетом, кто уже прошел этот путь.
Хочу узнать:
- Какое реальное качество нетворкинга?
- Какие главные инсайты вынесли?
- Есть ли какие-то конкретные профессора, которые особенно зашли, чтобы обратить на них внимание на других программах?
- Что именно не понравилось и что стоило бы улучшить?
Если вы или ваши знакомые учились там, буду благодарен за контакт в личку @vladkor97
В этом году, пока я нахожусь в Штатах, решил проинвестировать в свое образование и пройти очное обучение в Stanford, MIT или HBS. Но столкнулся с проблемой выбора.
Удовольствие это недешевое, поэтому перед тем, как во что-то вписываться - хочется получше поисследовать варианты и пообщаться с людьми, у которых был опыт посещения подобных программ.
Опираться на публичные отзывы сложно. Американцы любят сглаживать углы, поэтому найти конструктивную критику почти невозможно. Всегда всё great и amazing. У нетворкинга с иностранцами примерно такой же эффект: нужно тянуть клещами + большинство из них не платили за программы из своего кармана, это делал работодатель.
Поэтому мне важно пообщаться с кем-то, обладающим нашим менталитетом, кто уже прошел этот путь.
Хочу узнать:
- Какое реальное качество нетворкинга?
- Какие главные инсайты вынесли?
- Есть ли какие-то конкретные профессора, которые особенно зашли, чтобы обратить на них внимание на других программах?
- Что именно не понравилось и что стоило бы улучшить?
Если вы или ваши знакомые учились там, буду благодарен за контакт в личку @vladkor97
❤7😁1
Что из AI-прогнозов на 2025 сбылось?
Пока все вкатываются после праздников - решил посмотреть, где я был прав, а в чем ошибался, давая прогнозы по развитию AI в 2025. Сегодня разбираю, а в следующем посте даю прогнозы на 2026.
Прогноз: Компании начнут сокращать объем бесплатного доступа к ИИ
Факт: Бесплатный AI стал платным
Пострадали все 😄 Cursor скатился со 150 бесплатных запросов до системы кредитов. Google и OpenAI существенно ограничили генерацию контента, некоторые функции оставили за пейволом с подписками по $200. Компаниям больше не нужны данные, им нужны деньги!
Прогноз: Появятся новые законодательные меры, ограничивающие обучение нейросетей
Факт: Регуляторы всерьез взялись за ИИ
2025 стал годом затягивания гаек. В ЕС запустили EU AI Act, а в Калифорнии SB 53, AB 853, SB 243, AB 2013 усилили требования к прозрачности, обучающим данным и безопасной разработке фронтирных моделей.
Прогноз: Произойдет громкий скандал, связанный с вопросами этики ИИ
Факт: Meta знатно пошумела
Честно, я ожидал скорее чего-то большего 😄 Запрещенная в РФ Meta попалась на загрузке 81.7 TB пиратских книг для обучения Llama. Параллельно всплыли кейсы с Meta AI и секстингом с детьми, и кейсы мисюза Claude для кибератак.
Прогноз: Компании-разработчики ИИ перейдут от гонки мощностей к соревнованию алгоритмов
Факт: Гонка ИИ сместилась от железа к алгоритмам
В 2025 досыпать GPU - не стратегия. DeepSeek выпустили SPCT, а GPT‑5, сфокусирован на эффективности вывода: до 80% меньше токенов при том же качестве ответа, что o3. Андрей Карпатый в обзоре года назвал это переходом от размера модели к test‑time compute и алгоритмам как главному рычагу качества.
Прогноз: Большое контекстное окно станет еще большим конкурентным преимуществом
Факт: Важен не размер, а умение пользоваться тем, что есть
Контекст вырос до 1+ млн токенов, но главный инсайт - выигрывает не тот, у кого окно больше, а тот, кто умеет работать с контекстом. Карпатый точно сформулировал: Context Engineering > Prompt Engineering. В 2025 стало критично, как ты собираешь, фильтруешь и раскладываешь информацию для LLM.
Прогноз: Сократится число появляющихся ИИ-стартапов, увеличится число погибающих ИИ-стартапов
Факт: Деньги ушли к гигантам, а стартапам стало больнее
Стартапы живы, но картина такая: денег много, распределение перекошено. В 2025 в AI зашло около $150 млрд, но топ‑4 сделки съели порядка 30%: OpenAI, Anthropic, xAI и сделка со Scale AI. При этом появилось 4,800 новых AI‑инструментов: стартапы продолжают появляться, но жить им стало заметно больнее.
Прогноз Увеличится количество сокращений по причине замещения сотрудников с помощью ИИ
Факт: AI реально начал выдавливать людей с рынка
То, что казалось страшилкой, теперь статистика. По данным Challenger, Gray & Christmas, ИИ был указан причиной 54,694 сокращений в США, а совокупные оценки превышают 100,000+ рабочих мест за год. В 2026 тренд докатится и до РФ, так что, держитесь 🙂
Прогноз: Появится крупный игрок на рынке ИИ из Китая
Факт: Китай закрепился как крупный игрок в ИИ
DeepSeek взорвали американский App Store, выбившись в топ бесплатных приложений и встряхнув рынок чипов. Параллельно Qwen, Kling для некоторых - основные рабочие инструменты. Гонка ИИ - теперь новая космическая гонка между США и Китаем.
Прогноз: Люди станут глупее, бездумно делегируя ИИ все подряд
Факт: Люди начали терять навыки из‑за AI
Эту проблему я поднимал ранее. А теперь исследования MIT Media Lab и Harvard показали: чрезмерное доверие ИИ приводит к когнитивной атрофии и снижению критического мышления. А Carnegie Mellon и Microsoft зафиксировали: чем выше доверие к AI, тем меньше человек напрягается сам.
Прогноз: ИИ будет активнее использоваться в творчестве
Факт: ИИ легализуется и захватывает YouTube
Suno в ноябре 2025 заключила соглашение с Warner Music, урегулировав конфликт и открыв дорогу к лицензированным AI‑моделям музыки. Из конкурент Udio - договорились с Universal. Другая сторона монеты - засорение YouTube. Выяснилось, что примерно 21% видео, которые видит новый пользователь, - это сгенерированный AI мусор.
Пока все вкатываются после праздников - решил посмотреть, где я был прав, а в чем ошибался, давая прогнозы по развитию AI в 2025. Сегодня разбираю, а в следующем посте даю прогнозы на 2026.
Прогноз: Компании начнут сокращать объем бесплатного доступа к ИИ
Факт: Бесплатный AI стал платным
Пострадали все 😄 Cursor скатился со 150 бесплатных запросов до системы кредитов. Google и OpenAI существенно ограничили генерацию контента, некоторые функции оставили за пейволом с подписками по $200. Компаниям больше не нужны данные, им нужны деньги!
Прогноз: Появятся новые законодательные меры, ограничивающие обучение нейросетей
Факт: Регуляторы всерьез взялись за ИИ
2025 стал годом затягивания гаек. В ЕС запустили EU AI Act, а в Калифорнии SB 53, AB 853, SB 243, AB 2013 усилили требования к прозрачности, обучающим данным и безопасной разработке фронтирных моделей.
Прогноз: Произойдет громкий скандал, связанный с вопросами этики ИИ
Факт: Meta знатно пошумела
Честно, я ожидал скорее чего-то большего 😄 Запрещенная в РФ Meta попалась на загрузке 81.7 TB пиратских книг для обучения Llama. Параллельно всплыли кейсы с Meta AI и секстингом с детьми, и кейсы мисюза Claude для кибератак.
Прогноз: Компании-разработчики ИИ перейдут от гонки мощностей к соревнованию алгоритмов
Факт: Гонка ИИ сместилась от железа к алгоритмам
В 2025 досыпать GPU - не стратегия. DeepSeek выпустили SPCT, а GPT‑5, сфокусирован на эффективности вывода: до 80% меньше токенов при том же качестве ответа, что o3. Андрей Карпатый в обзоре года назвал это переходом от размера модели к test‑time compute и алгоритмам как главному рычагу качества.
Прогноз: Большое контекстное окно станет еще большим конкурентным преимуществом
Факт: Важен не размер, а умение пользоваться тем, что есть
Контекст вырос до 1+ млн токенов, но главный инсайт - выигрывает не тот, у кого окно больше, а тот, кто умеет работать с контекстом. Карпатый точно сформулировал: Context Engineering > Prompt Engineering. В 2025 стало критично, как ты собираешь, фильтруешь и раскладываешь информацию для LLM.
Прогноз: Сократится число появляющихся ИИ-стартапов, увеличится число погибающих ИИ-стартапов
Факт: Деньги ушли к гигантам, а стартапам стало больнее
Стартапы живы, но картина такая: денег много, распределение перекошено. В 2025 в AI зашло около $150 млрд, но топ‑4 сделки съели порядка 30%: OpenAI, Anthropic, xAI и сделка со Scale AI. При этом появилось 4,800 новых AI‑инструментов: стартапы продолжают появляться, но жить им стало заметно больнее.
Прогноз Увеличится количество сокращений по причине замещения сотрудников с помощью ИИ
Факт: AI реально начал выдавливать людей с рынка
То, что казалось страшилкой, теперь статистика. По данным Challenger, Gray & Christmas, ИИ был указан причиной 54,694 сокращений в США, а совокупные оценки превышают 100,000+ рабочих мест за год. В 2026 тренд докатится и до РФ, так что, держитесь 🙂
Прогноз: Появится крупный игрок на рынке ИИ из Китая
Факт: Китай закрепился как крупный игрок в ИИ
DeepSeek взорвали американский App Store, выбившись в топ бесплатных приложений и встряхнув рынок чипов. Параллельно Qwen, Kling для некоторых - основные рабочие инструменты. Гонка ИИ - теперь новая космическая гонка между США и Китаем.
Прогноз: Люди станут глупее, бездумно делегируя ИИ все подряд
Факт: Люди начали терять навыки из‑за AI
Эту проблему я поднимал ранее. А теперь исследования MIT Media Lab и Harvard показали: чрезмерное доверие ИИ приводит к когнитивной атрофии и снижению критического мышления. А Carnegie Mellon и Microsoft зафиксировали: чем выше доверие к AI, тем меньше человек напрягается сам.
Прогноз: ИИ будет активнее использоваться в творчестве
Факт: ИИ легализуется и захватывает YouTube
Suno в ноябре 2025 заключила соглашение с Warner Music, урегулировав конфликт и открыв дорогу к лицензированным AI‑моделям музыки. Из конкурент Udio - договорились с Universal. Другая сторона монеты - засорение YouTube. Выяснилось, что примерно 21% видео, которые видит новый пользователь, - это сгенерированный AI мусор.
🔥11❤4🤔3
Мои прогнозы в AI на 2026 год
В 2025 я многое угадал, теперь же настал момент сделать прогнозы на 2026.
1. AGI не будет достигнут. AGI - это больше, чем просто LLM. Для него нужна сложная система, о чем я писал ранее. До сих пор этот термин использовался скорее как маркетинг для привлечения инвестиций, но после выхода новых моделей многие разочаровались. Нарратив погони за супер-ИИ еще продлится, но сингулярности не будет. Мы упремся в ограничения законов масштабирования и банальный недостаток компьюта.
2. Появится технология, связывающая LLM с реальным миром. Хоть мы и не достигнем AGI, шаги в эту сторону будут. Первый логический шаг - дать "мозгу" (LLM) сенсорные способности. Появятся модели, направленные на взаимодействие с физическим миром. Это будет нечто похожее на то, чем был MCP для софта, но теперь для реальности. Технология будет несовершенной, но резко повысит количество реальных юзкейсов.
3. AI-кодинг выйдет на плато. Мы упираемся в пределы масштабирования. Огромное количество данных уже скормлено моделям, и таких скачков, как в 2025, больше не будет - новых качественных данных мало. По сути, текущие AI-кодеры - это тупо продвинутые конструкторы ПО на базе существующих знаний. Принципиально новое они создают так себе. Прогресс замедлится, и полной замены программистов мы в 2026 не увидим.
4. AI кого-нибудь покалечит. Чем больше мы внедряем AI в физический мир, тем выше вероятность инцидентов. Я связываю этот риск с автономными системами - автопилотами или системами принятия решений. В лабораторных условиях невозможно сымитировать всё, нужны полевые испытания, и за них придется платить цену. Ожидаю громкие случаи, где человек пострадает физически из-за ошибки алгоритма.
5. Мы получим больше специализированных LLM. Появление систем вроде Med-Gemma от Google и ChatGPT Health показывает тренд: нам нужны узкие модели для узких задач. Специализация всегда работает лучше обобщения. Зачем обучать медицинскую модель физике, создавая лишний шум? Компании пойдут по пути создания специализированных моделей, которые в своих нишах будут на голову выше универсальных.
6. Локальные LLM для всех! В 2025 локальные модели уже были неплохи, но требовали мощного железа или танцев с бубном. Сейчас тренд меняется: появляется более мощное потребительское железо, а алгоритмы оптимизируются под слабые устройства. В 2026 я ожидаю появления локальных моделей уровня GPT-3.5, которые сможет запустить и использовать для работы практически любой.
7. Разочарование в AI-агентах. Рисковый прогноз, но я хочу рискнуть. Все говорили о том, что 2025 будет годом косячных агентов, осознавая ограничения. В 2026 ситуация кардинально не изменится. Мы сделали 20% усилий, дающих 80% результата, но оставшиеся 20% (надежность и автономность) стоят слишком дорого. Компании поймут это и отойдут от идеи полной автоматизации, вернувшись к концепции копилота, который усиливает человека, а не заменяет его.
8. Расцвет AI-мошенничества. YouTube и соцсети уже завалены AI-мусором. С развитием генерации видео (оно станет длиннее и доступнее) мошенникам станет еще проще работать. Учитывая низкий уровень цифровой грамотности, отличить реальность от фейка станет почти невозможно. Это приведет к волне скама с использованием видео/аудио и заставит платформы вводить жесткие ограничения.
9. Сделано человеком. Думаю, в этом году мы достигнем момента, когда наличие такого знака будет признаком качества. Люди будут готовы платить “за настоящее”, а платформы создадут механизмы верификации.
10. Кризис синтетических данных. Выше я писал про плато в обучении. AI-slope в интернете ситуацию усугубляет. Интернет заполоняет контент созданный в лучшем случае текущими, а в худшем - прошлыми моделями. Если учить на этом новые модели - это неизбежно приведет к деградации качества. Чтобы продолжать обучение - нужно будет покупать аутентичные данные, необходимые для этого. Компаниям, собирающим датасеты на продажу придется туго, но кто сможет - озолотится.
А какие у вас мысли по развитию ИИ на грядущий год?
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
В 2025 я многое угадал, теперь же настал момент сделать прогнозы на 2026.
1. AGI не будет достигнут. AGI - это больше, чем просто LLM. Для него нужна сложная система, о чем я писал ранее. До сих пор этот термин использовался скорее как маркетинг для привлечения инвестиций, но после выхода новых моделей многие разочаровались. Нарратив погони за супер-ИИ еще продлится, но сингулярности не будет. Мы упремся в ограничения законов масштабирования и банальный недостаток компьюта.
2. Появится технология, связывающая LLM с реальным миром. Хоть мы и не достигнем AGI, шаги в эту сторону будут. Первый логический шаг - дать "мозгу" (LLM) сенсорные способности. Появятся модели, направленные на взаимодействие с физическим миром. Это будет нечто похожее на то, чем был MCP для софта, но теперь для реальности. Технология будет несовершенной, но резко повысит количество реальных юзкейсов.
3. AI-кодинг выйдет на плато. Мы упираемся в пределы масштабирования. Огромное количество данных уже скормлено моделям, и таких скачков, как в 2025, больше не будет - новых качественных данных мало. По сути, текущие AI-кодеры - это тупо продвинутые конструкторы ПО на базе существующих знаний. Принципиально новое они создают так себе. Прогресс замедлится, и полной замены программистов мы в 2026 не увидим.
4. AI кого-нибудь покалечит. Чем больше мы внедряем AI в физический мир, тем выше вероятность инцидентов. Я связываю этот риск с автономными системами - автопилотами или системами принятия решений. В лабораторных условиях невозможно сымитировать всё, нужны полевые испытания, и за них придется платить цену. Ожидаю громкие случаи, где человек пострадает физически из-за ошибки алгоритма.
5. Мы получим больше специализированных LLM. Появление систем вроде Med-Gemma от Google и ChatGPT Health показывает тренд: нам нужны узкие модели для узких задач. Специализация всегда работает лучше обобщения. Зачем обучать медицинскую модель физике, создавая лишний шум? Компании пойдут по пути создания специализированных моделей, которые в своих нишах будут на голову выше универсальных.
6. Локальные LLM для всех! В 2025 локальные модели уже были неплохи, но требовали мощного железа или танцев с бубном. Сейчас тренд меняется: появляется более мощное потребительское железо, а алгоритмы оптимизируются под слабые устройства. В 2026 я ожидаю появления локальных моделей уровня GPT-3.5, которые сможет запустить и использовать для работы практически любой.
7. Разочарование в AI-агентах. Рисковый прогноз, но я хочу рискнуть. Все говорили о том, что 2025 будет годом косячных агентов, осознавая ограничения. В 2026 ситуация кардинально не изменится. Мы сделали 20% усилий, дающих 80% результата, но оставшиеся 20% (надежность и автономность) стоят слишком дорого. Компании поймут это и отойдут от идеи полной автоматизации, вернувшись к концепции копилота, который усиливает человека, а не заменяет его.
8. Расцвет AI-мошенничества. YouTube и соцсети уже завалены AI-мусором. С развитием генерации видео (оно станет длиннее и доступнее) мошенникам станет еще проще работать. Учитывая низкий уровень цифровой грамотности, отличить реальность от фейка станет почти невозможно. Это приведет к волне скама с использованием видео/аудио и заставит платформы вводить жесткие ограничения.
9. Сделано человеком. Думаю, в этом году мы достигнем момента, когда наличие такого знака будет признаком качества. Люди будут готовы платить “за настоящее”, а платформы создадут механизмы верификации.
10. Кризис синтетических данных. Выше я писал про плато в обучении. AI-slope в интернете ситуацию усугубляет. Интернет заполоняет контент созданный в лучшем случае текущими, а в худшем - прошлыми моделями. Если учить на этом новые модели - это неизбежно приведет к деградации качества. Чтобы продолжать обучение - нужно будет покупать аутентичные данные, необходимые для этого. Компаниям, собирающим датасеты на продажу придется туго, но кто сможет - озолотится.
А какие у вас мысли по развитию ИИ на грядущий год?
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
1🔥22❤7👍1
Про вайб-кодинг и упаковку продукта
Сейчас готовлю обучение по вайбкодингу для нетехнической аудитории. В процессе рисеча конкурентов заметил одну забавную, но печальную закономерность.
У большинства тех, кто учит писать код с ИИ, огромные проблемы с упаковкой собственных продуктов. Их лендинги - это либо Notion-страница, куда просто выгрузили сгенерированные LLM офферы, либо стремное generic-нечто с полным отсутствием дизайна.
Для человека, который действительно способен научить создавать продукты, сделать нормальный, красивый лендинг (я даже не говорю сейчас про копирайтинг и конверсии) -это дело 1–2 вечеров не самой плотной работы. Алгоритм простой:
1. Набросал структуру.
2. Сделал дизайн.
3. Создал план через агента, настроив автовыполнение команд.
4. Параллельно работаешь над другой задачей, пока ИИ пишет код, периодически проверяя результат.
Возможно, контент у ребят и неплохой. Но не знаю как вы, а я, покупая что-либо - будь то физический товар или цифровой продукт - всегда смотрю на упаковку.
Покупая премиум-бренд, вы всегда замечаете внимание к деталям: инфографика, плейсмент, качество материалов. Недавно я выбирал новый кейс для телефона. На примете было несколько брендов, с каждым из которых у меня был хороший опыт. Что в итоге зарешало? Упаковка. Тактильные и визуальные ощущения. В digital-мире это работает точно так же.
В общем, друзья, как вы уже поняли - это прогрев.
Уже в ближайшие дни я открою запись на обучение. Там я научу вас не просто “накодить что-то”, чтобы оно работало, но и красиво это упаковать, превратив в готовый продукт.
Важно: Мест для новеньких будет всего 5. Остальные заберут ребята, которые уже проходили мои программы на закрытом старте продаж.
Условия на входе:
- Наличие сквозной идеи проекта, которую вы будете развивать весь период обучения.
- Готовность выделять 15–20 часов в неделю на работу. Халявы не будет, работать будет в формате жестких двухнедельных спринтов с дедлайнами
Результат на выходе:
Каждый выйдет с 3–4 готовыми проектами в портфолио:
- Лендинг.
- Сервисный бот для оптимизации бизнес-процессов.
- Свой SaaS (веб или мобильное приложение).
Stay Tuned, как говорится :)
P.S. накидайте 🔥, чтобы я понимал, сколько заинтересованных, возможно организую две группы вместо одной
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
Сейчас готовлю обучение по вайбкодингу для нетехнической аудитории. В процессе рисеча конкурентов заметил одну забавную, но печальную закономерность.
У большинства тех, кто учит писать код с ИИ, огромные проблемы с упаковкой собственных продуктов. Их лендинги - это либо Notion-страница, куда просто выгрузили сгенерированные LLM офферы, либо стремное generic-нечто с полным отсутствием дизайна.
Для человека, который действительно способен научить создавать продукты, сделать нормальный, красивый лендинг (я даже не говорю сейчас про копирайтинг и конверсии) -это дело 1–2 вечеров не самой плотной работы. Алгоритм простой:
1. Набросал структуру.
2. Сделал дизайн.
3. Создал план через агента, настроив автовыполнение команд.
4. Параллельно работаешь над другой задачей, пока ИИ пишет код, периодически проверяя результат.
Возможно, контент у ребят и неплохой. Но не знаю как вы, а я, покупая что-либо - будь то физический товар или цифровой продукт - всегда смотрю на упаковку.
Покупая премиум-бренд, вы всегда замечаете внимание к деталям: инфографика, плейсмент, качество материалов. Недавно я выбирал новый кейс для телефона. На примете было несколько брендов, с каждым из которых у меня был хороший опыт. Что в итоге зарешало? Упаковка. Тактильные и визуальные ощущения. В digital-мире это работает точно так же.
В общем, друзья, как вы уже поняли - это прогрев.
Уже в ближайшие дни я открою запись на обучение. Там я научу вас не просто “накодить что-то”, чтобы оно работало, но и красиво это упаковать, превратив в готовый продукт.
Важно: Мест для новеньких будет всего 5. Остальные заберут ребята, которые уже проходили мои программы на закрытом старте продаж.
Условия на входе:
- Наличие сквозной идеи проекта, которую вы будете развивать весь период обучения.
- Готовность выделять 15–20 часов в неделю на работу. Халявы не будет, работать будет в формате жестких двухнедельных спринтов с дедлайнами
Результат на выходе:
Каждый выйдет с 3–4 готовыми проектами в портфолио:
- Лендинг.
- Сервисный бот для оптимизации бизнес-процессов.
- Свой SaaS (веб или мобильное приложение).
Stay Tuned, как говорится :)
P.S. накидайте 🔥, чтобы я понимал, сколько заинтересованных, возможно организую две группы вместо одной
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
🔥14👍9❤5
Запускаю VIBE CODING BOOTCAMP
Как и обещал - переходим от слов к делу. Тот самый лендинг для обучения, о котором я говорил выше.
Визуально я вдохновлялся старым дизайном Cursor, который приправил нотками киберпанка и своим видением Liquid Glass. Я часто ругал Apple за их реализацию "стекла", поэтому решил показать, как этот эффект мог бы выглядеть, если бы они учились вайбкодить свою ОС у меня, а не тупо просили ChatGPT набросать им дизайн 😁 Получилось или нет - судить вам :)
Что будет внутри?
Это самая плотная программа из всех, что я делал. Фактически - это групповой менторинг. Времени и внимания студентам я буду уделять больше, чем когда-либо.
Также вам, как и во всех моих проектах, дается вечный доступ к материалам и коммьюнити выпускников.
Для тех, кому нужна максимальная персонализация и формат "за руку до результата" - выделил всего 3 места на личное менторство. Там я подставляю не только архитектурное плечо: мы плотно обсуждаем ваш продукт, стратегию, а где нужно - я помогаю руками и кодом.
Почему не стоит откладывать?
Скажу прямо: формат для меня экспериментальный. Я хочу оценить результат группы и то, как такая нагрузка ляжет в мой график. Есть ненулевая вероятность, что после этого потока я пойму, что это too much, и сверну лавочку, оставив только дорогой личный консалтинг. Поэтому, если хотели поработать со мной плотно - сейчас лучший момент.
Что нужно на старте?
Идеально - иметь одну сквозную идею (стартап/SaaS), которую мы будем пилить 8 недель.
Но если "идеи на миллион" пока нет - не страшно. Подойдут любые задачи: автоматизация вашей рутины на работе, тулза для хобби или просто набор микро-сервисов. Я, например, прямо сейчас делаю себе мобильную апку - умный AI-дневник для силовых тренировок, так как существующие решения мне не заходят.
Главная цель - научить вас реализовывать проекты. Чтобы между мыслью "было бы круто сделать..." и готовым приложением проходило 2 недели, а не 2 года.
Места: Часть мест уже забрали ребята из закрытого канала на пресейле. В паблик отдаю остатки.
Про внимание к деталям
Я говорил, что покупают у тех, кто заморачивается над мелочами. Так вот, я спрятал на лендинге пасхалку - промокод на приятную скидку. Он лежит не на поверхности, но самые внимательные точно найдут. Считайте это первым тестом на ту самую "насмотренность".
📆 Старт: 7 февраля.
UPD: поток решил отменить
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
Как и обещал - переходим от слов к делу. Тот самый лендинг для обучения, о котором я говорил выше.
Визуально я вдохновлялся старым дизайном Cursor, который приправил нотками киберпанка и своим видением Liquid Glass. Я часто ругал Apple за их реализацию "стекла", поэтому решил показать, как этот эффект мог бы выглядеть, если бы они учились вайбкодить свою ОС у меня, а не тупо просили ChatGPT набросать им дизайн 😁 Получилось или нет - судить вам :)
Что будет внутри?
Это самая плотная программа из всех, что я делал. Фактически - это групповой менторинг. Времени и внимания студентам я буду уделять больше, чем когда-либо.
Также вам, как и во всех моих проектах, дается вечный доступ к материалам и коммьюнити выпускников.
Для тех, кому нужна максимальная персонализация и формат "за руку до результата" - выделил всего 3 места на личное менторство. Там я подставляю не только архитектурное плечо: мы плотно обсуждаем ваш продукт, стратегию, а где нужно - я помогаю руками и кодом.
Почему не стоит откладывать?
Скажу прямо: формат для меня экспериментальный. Я хочу оценить результат группы и то, как такая нагрузка ляжет в мой график. Есть ненулевая вероятность, что после этого потока я пойму, что это too much, и сверну лавочку, оставив только дорогой личный консалтинг. Поэтому, если хотели поработать со мной плотно - сейчас лучший момент.
Что нужно на старте?
Идеально - иметь одну сквозную идею (стартап/SaaS), которую мы будем пилить 8 недель.
Но если "идеи на миллион" пока нет - не страшно. Подойдут любые задачи: автоматизация вашей рутины на работе, тулза для хобби или просто набор микро-сервисов. Я, например, прямо сейчас делаю себе мобильную апку - умный AI-дневник для силовых тренировок, так как существующие решения мне не заходят.
Главная цель - научить вас реализовывать проекты. Чтобы между мыслью "было бы круто сделать..." и готовым приложением проходило 2 недели, а не 2 года.
Места: Часть мест уже забрали ребята из закрытого канала на пресейле. В паблик отдаю остатки.
Про внимание к деталям
Я говорил, что покупают у тех, кто заморачивается над мелочами. Так вот, я спрятал на лендинге пасхалку - промокод на приятную скидку. Он лежит не на поверхности, но самые внимательные точно найдут. Считайте это первым тестом на ту самую "насмотренность".
📆 Старт: 7 февраля.
UPD: поток решил отменить
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
🔥11❤4
Antigravity: замена Cursor и AI-браузера?
В обзоре тулов на 2026 я писал, что планирую переход с Cursor на Antigravity. Сегодня делюсь опытом использования этой IDE.
Antigravity как мульти-агент
Забавный момент: из-за особенностей UX, открыв Antigravity в первый раз, мы попадаем не в редактор кода, а в Agent Manager. Результат? Я начал использовать тул для ресерча и он оказался неплох! Chrome-расширение дает медленный, но рабочий Browser Use. Можно создавать артефакты: таблицы, доки, дашборды. Как автономный агент для простых задач (сбор инфы или корзины) работает на уровне Perplexity Labs/Comet: медленно, но самостоятельно. Если Google донесет это в базовый Chrome, то гудбай конкуренты 🙂
Antigravity как замена Cursor
В прочем, ресерч - не основной юзкейс. Наигравшись с агентом, я перешел к коду. Задач хватало: телеграм-боты, мобайл апп и лендинг моего буткемпа по вайбкодингу я собрал именно в Antigravity.
Что сделано хорошо.
1. MCP Store. Удобнее, чем вбивать конфиги руками, хоть стандарт и отмирает. Минус: есть не всё, context7 пришлось добавлять руками, так еще и с костылями.
2. Лимиты. Гораздо приятниее Cursor. Пусть в Cursor я упирался в лимит всего 2 раза. Дневной квоты хватает на день плотного кодинга с Gemini/Claude. Плюс - как только израсходовали одну модель - на второй доступно почти столько же. Минус - если вы плохо управляете контекстом и делаете все в одном окне - в лимиты вы будете упираться быстрее.
3. Браузерное расширение. Мне понравилось больше встроенного браузера Cursor. Вкусовщина, но главный аргумент лично для меня: я хочу видеть свои проекты в той же среде, что я буду использовать в рабочем процессе. Минус - расширение заменяет стартовую страницу в Chrome, что немного бесит.
4. Workflows. Плюс - это шорткаты, в которые вы заранее забиваете определенные промпты, что упрощает жизнь. Пересборка докера, коммиты в гит, написание тестов и.т.д.. Минус - полностью доверять агентам не стоит: ssh-ключи, удаления файлов и прочее могут обернуться печально, поэтому используем, но осторожно.
5. Режим Plan для старта работы и фикса багов. Его работа для комплексных задач мне зашла больше, чем в Cursor, возможно это ошибка выжившего, но мой опыт был крайне положительным. Единственная оговорка - лучше всего он работает именно на старте работы и когда вы дебажите проблему. Если у вас большой репо - Plan может упустить важные аспекты вашего проекта и лучше прогнать его пару раз.
6. Пуши. Вайбкодинг - это про мультизадачность. А пуши с саммари от агента по окончании выполнения задачи - приятная мелочь, когда кодишь в фоне.
Что не понравилось.
1. Отсутствие Docs. Что в курсоре сделали круто - это работу с документами. Добавил ссылку в раздел Docs - решил проблему среза знаний LLM. В Antigravity Docs тупо нет. Единственный выход - ручками погружать в контекст инфу либо создавать MD-файлы. Лучше решения я пока не нашел. Если создаете MD-файлы с сылками, то для их чтения лучше использовать Opus, т.к. у него лучшие агентские способности. чтобы куда-то сходить и что-то извлечь.
2. Проблемы с производительностью. Агент часто зависает намертво, что приходится перезапускать IDE. Чаще всего в задачах на массовые правки кода либо при взаимодействии с браузером.
3. Ограниченный зоопарк моделей. Хоть я и не фанат GPT, но отсутствие Codex и gpt 5.2 - это камень в огород Google. Claude и Gemini хороши для написания большого количества кода, но для дебага и точечных правок по момему опыту именно модели OpenAI справляются лучше.
Вердикт: стоит ли переходить?
В 2026, когда OpenAI, Google и Anthropic предлагают мультиподписку, платить отдельно за Cursor финансово часто нецелессобразно. Вот каким, на мой взгляд, должен быть тулл-кит для разных сегментов:
• Если вы разраб и нужна только IDE: самый дешевый вариант - Trae.
• Нужно комплексное решение + LLM для кода: подписка Anthropic с Claude Code, про него Рефат писал довольно подробно.
• Если вы не разраб, вам нужна IDE, LLM, картинки и бонусом ресерч-агент: Google AI One с Antigravity - это no-brainer.
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
В обзоре тулов на 2026 я писал, что планирую переход с Cursor на Antigravity. Сегодня делюсь опытом использования этой IDE.
Antigravity как мульти-агент
Забавный момент: из-за особенностей UX, открыв Antigravity в первый раз, мы попадаем не в редактор кода, а в Agent Manager. Результат? Я начал использовать тул для ресерча и он оказался неплох! Chrome-расширение дает медленный, но рабочий Browser Use. Можно создавать артефакты: таблицы, доки, дашборды. Как автономный агент для простых задач (сбор инфы или корзины) работает на уровне Perplexity Labs/Comet: медленно, но самостоятельно. Если Google донесет это в базовый Chrome, то гудбай конкуренты 🙂
Antigravity как замена Cursor
В прочем, ресерч - не основной юзкейс. Наигравшись с агентом, я перешел к коду. Задач хватало: телеграм-боты, мобайл апп и лендинг моего буткемпа по вайбкодингу я собрал именно в Antigravity.
Что сделано хорошо.
1. MCP Store. Удобнее, чем вбивать конфиги руками, хоть стандарт и отмирает. Минус: есть не всё, context7 пришлось добавлять руками, так еще и с костылями.
2. Лимиты. Гораздо приятниее Cursor. Пусть в Cursor я упирался в лимит всего 2 раза. Дневной квоты хватает на день плотного кодинга с Gemini/Claude. Плюс - как только израсходовали одну модель - на второй доступно почти столько же. Минус - если вы плохо управляете контекстом и делаете все в одном окне - в лимиты вы будете упираться быстрее.
3. Браузерное расширение. Мне понравилось больше встроенного браузера Cursor. Вкусовщина, но главный аргумент лично для меня: я хочу видеть свои проекты в той же среде, что я буду использовать в рабочем процессе. Минус - расширение заменяет стартовую страницу в Chrome, что немного бесит.
4. Workflows. Плюс - это шорткаты, в которые вы заранее забиваете определенные промпты, что упрощает жизнь. Пересборка докера, коммиты в гит, написание тестов и.т.д.. Минус - полностью доверять агентам не стоит: ssh-ключи, удаления файлов и прочее могут обернуться печально, поэтому используем, но осторожно.
5. Режим Plan для старта работы и фикса багов. Его работа для комплексных задач мне зашла больше, чем в Cursor, возможно это ошибка выжившего, но мой опыт был крайне положительным. Единственная оговорка - лучше всего он работает именно на старте работы и когда вы дебажите проблему. Если у вас большой репо - Plan может упустить важные аспекты вашего проекта и лучше прогнать его пару раз.
6. Пуши. Вайбкодинг - это про мультизадачность. А пуши с саммари от агента по окончании выполнения задачи - приятная мелочь, когда кодишь в фоне.
Что не понравилось.
1. Отсутствие Docs. Что в курсоре сделали круто - это работу с документами. Добавил ссылку в раздел Docs - решил проблему среза знаний LLM. В Antigravity Docs тупо нет. Единственный выход - ручками погружать в контекст инфу либо создавать MD-файлы. Лучше решения я пока не нашел. Если создаете MD-файлы с сылками, то для их чтения лучше использовать Opus, т.к. у него лучшие агентские способности. чтобы куда-то сходить и что-то извлечь.
2. Проблемы с производительностью. Агент часто зависает намертво, что приходится перезапускать IDE. Чаще всего в задачах на массовые правки кода либо при взаимодействии с браузером.
3. Ограниченный зоопарк моделей. Хоть я и не фанат GPT, но отсутствие Codex и gpt 5.2 - это камень в огород Google. Claude и Gemini хороши для написания большого количества кода, но для дебага и точечных правок по момему опыту именно модели OpenAI справляются лучше.
Вердикт: стоит ли переходить?
В 2026, когда OpenAI, Google и Anthropic предлагают мультиподписку, платить отдельно за Cursor финансово часто нецелессобразно. Вот каким, на мой взгляд, должен быть тулл-кит для разных сегментов:
• Если вы разраб и нужна только IDE: самый дешевый вариант - Trae.
• Нужно комплексное решение + LLM для кода: подписка Anthropic с Claude Code, про него Рефат писал довольно подробно.
• Если вы не разраб, вам нужна IDE, LLM, картинки и бонусом ресерч-агент: Google AI One с Antigravity - это no-brainer.
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
🔥10❤3👍2
Тренажер по промптингу от подписчика
Мне всегда импонирует история, когда люди делают что-то крутое для комьюнити и приходят за обратной связью. Это напоминает подход тех же Anthropic, когда они релизили свои курсы и промпт-библиотеки - делать технологии понятнее и доступнее для всех.
Одна из главных болей, которую я замечаю у тех, кто только начинает знакомство с LLM - это разрыв между теорией и практикой. Да, можно посмотреть курс, можно открыть AI Studio, но часто людям сложно связать абстрактную стратегию промпт-инжиниринга с реальными рабочими кейсами.
Мне самому очень близка история про обучение через решение конкретных задач. Поэтому, когда подписчик Сергей прислал свой проект, мне стало интересно.
Это бесплатный тренажер по промптингу. Внутри 6 заданий - они простые, но выстроены так, чтобы после прохождения сложилась картинка: как модель реагирует на разные подходы и почему ведет себя именно так.
Я пощупал продукт, концепция мне зашла - отличный старт. Уже обсудили с Сергеем точки роста, он планирует развивать эту историю, поэтому делюсь своими мыслями по фичам, которые я бы добавил для глубины:
1. Jailbreak и NSFW. Сейчас задания на обход защиты довольно мягкие. Я бы добавил работу с NSFW контентом, чтобы наглядно показать, где у модели границы и как работают механизмы цензуры.
2. Использование SGR. Для улучшения качества аутпута я предложил внедрить SGR. Это когда мы не просто просим модель подумать, а задаем ей жесткую схему рассуждений, валидируя каждый шаг. Это помогает получить предсказуемый и структурированный результат, о чем я уже писал ранее.
3. Регулятор температуры. Промпт-инжиниринг - это не только текст, но и параметры. Для задач на галлюцинации и извлечение данных критически важно уметь работать с Temperature. Хочется видеть этот ползунок в интерфейсе.
4. Управление контекстом. Добавил бы задачки на удержание внимания модели, чтобы пользователь учился работать с границами контекстного окна.
Сергей сейчас активно собирает обратную связь, чтобы допилить инструмент. Предлагаю вам тоже поюзать и накидать ему идей - это тот случай, когда можно напрямую повлиять на полезный для сообщества продукт.
Ссылка на тренажер: https://prompttrainer.replit.app/
Ну и традиционно: если вы тоже пилите что-то интересное в сфере AI - приходите, я всегда рад подсветить годные инициативы, денег за это не беру 🙂
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
Мне всегда импонирует история, когда люди делают что-то крутое для комьюнити и приходят за обратной связью. Это напоминает подход тех же Anthropic, когда они релизили свои курсы и промпт-библиотеки - делать технологии понятнее и доступнее для всех.
Одна из главных болей, которую я замечаю у тех, кто только начинает знакомство с LLM - это разрыв между теорией и практикой. Да, можно посмотреть курс, можно открыть AI Studio, но часто людям сложно связать абстрактную стратегию промпт-инжиниринга с реальными рабочими кейсами.
Мне самому очень близка история про обучение через решение конкретных задач. Поэтому, когда подписчик Сергей прислал свой проект, мне стало интересно.
Это бесплатный тренажер по промптингу. Внутри 6 заданий - они простые, но выстроены так, чтобы после прохождения сложилась картинка: как модель реагирует на разные подходы и почему ведет себя именно так.
Я пощупал продукт, концепция мне зашла - отличный старт. Уже обсудили с Сергеем точки роста, он планирует развивать эту историю, поэтому делюсь своими мыслями по фичам, которые я бы добавил для глубины:
1. Jailbreak и NSFW. Сейчас задания на обход защиты довольно мягкие. Я бы добавил работу с NSFW контентом, чтобы наглядно показать, где у модели границы и как работают механизмы цензуры.
2. Использование SGR. Для улучшения качества аутпута я предложил внедрить SGR. Это когда мы не просто просим модель подумать, а задаем ей жесткую схему рассуждений, валидируя каждый шаг. Это помогает получить предсказуемый и структурированный результат, о чем я уже писал ранее.
3. Регулятор температуры. Промпт-инжиниринг - это не только текст, но и параметры. Для задач на галлюцинации и извлечение данных критически важно уметь работать с Temperature. Хочется видеть этот ползунок в интерфейсе.
4. Управление контекстом. Добавил бы задачки на удержание внимания модели, чтобы пользователь учился работать с границами контекстного окна.
Сергей сейчас активно собирает обратную связь, чтобы допилить инструмент. Предлагаю вам тоже поюзать и накидать ему идей - это тот случай, когда можно напрямую повлиять на полезный для сообщества продукт.
Ссылка на тренажер: https://prompttrainer.replit.app/
Ну и традиционно: если вы тоже пилите что-то интересное в сфере AI - приходите, я всегда рад подсветить годные инициативы, денег за это не беру 🙂
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
🔥14❤8👍2
Хотите понять реальный уровень развития ИИ? Вам нужно заболеть
В последнее время нам всем кричат про автономных агентов, скорый AGI и то, как нейросети заменят нас всех. Но чтобы понять, где на самом деле находится индустрия и чего стоят все эти технологии, нужно оказаться в ситуации, когда твой собственный мозг работает на 20% мощности.
Как и многие целеустремленные люди, я планировал начать 2026 год максимально продуктивно. Спорт, режим, продолжение проектов, начатых ранее, запуск новых инициатив. Но, как это часто бывает, вмешался случай. Возвращаясь с отдыха 4 января, я застрял из-за отмены рейса и где-то в пути подцепил лютый вирус.
Итог: первая неделя - полный аут, вторая - режим ограниченной функциональности (день рождения с температурой - то еще удовольствие), и вот сейчас, на третьей неделе, я только пытаюсь вкатиться обратно, все еще ощущая последствия болезни.
Естественно, в голову пришла очевидная мысль: раз я не в форме, пусть поработает ИИ. Самое время делегировать задачи LLM и агентам, о которых мы так любим рассуждать.
И вот тут ты осознаешь всю тщетность бытия и реальную цену хайпа.
Когда тебя три недели колошматит от температуры, кашля и слабости, когда фокус держится от силы 15 минут, становится кристально ясно: любая LLM, любой агент - недостаточно умны и абсолютно не автономны.
Ты пытаешься сделать элементарные вещи, которые в здоровом состоянии щелкаешь как орешки. Но модель не справляется. Даже взять этот пост: обычно я кидаю в LLM черновик и прошу структурировать, сейчас я надиктовал содержание, а модель упустила кучу важного. Решение задачи потребовало 3 промпта, вместо 1. LLM требует уточнений, она просит данные, она ждет, что ты подумаешь за нее.
Я всегда работал в коллаборативном режиме с ИИ. Но этот режим работает только тогда, когда у тебя есть силы быть ведущим. Когда ты сам проседаешь, когда тебе сложно держать контекст, магия рассеивается.
Что я понял за эти три недели:
1. Автономность - это миф. Весь этот хайп вокруг самостоятельных агентов и AGI - пока что просто маркетинговый шум. Без четкого, пошагового руководства со стороны человека система бесполезна.
2. Отсутствие контекста. Несмотря на память в ChatGPT, Gemini или Perplexity, ИИ не понимает глубины твоих задач. Он может выполнить шаблонную работу, частично заменить линейного сотрудника, который действует по скрипту. Но он не способен заменить предпринимателя, менеджера, разработчика и даже личного ассистента
3. ИИ - это руки, а не голова. Та же роль персонального ассистента, который разберет почту и документы, ему пока не по зубам. Ему нужен мозг, который примет решение. И этим мозгом всегда должен быть ты.
Эта ситуация отлично отрезвляет. Она помогает увидеть перегретость сферы и понять простую истину: человек остается ядром любой системы.
То, как мы мыслим, как учитываем контекст, как принимаем решения в условиях неопределенности - это пропасть, отделяющая нас от языковых моделей. И пока ИИ на это не способен, ваш собственный интеллект, здоровье и способность фокусироваться остаются единственным настоящим конкурентным преимуществом.
Так что, не надейтесь, что роботы поработают за вас, пока вы болеете. Лучше пейте витамины.
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
В последнее время нам всем кричат про автономных агентов, скорый AGI и то, как нейросети заменят нас всех. Но чтобы понять, где на самом деле находится индустрия и чего стоят все эти технологии, нужно оказаться в ситуации, когда твой собственный мозг работает на 20% мощности.
Как и многие целеустремленные люди, я планировал начать 2026 год максимально продуктивно. Спорт, режим, продолжение проектов, начатых ранее, запуск новых инициатив. Но, как это часто бывает, вмешался случай. Возвращаясь с отдыха 4 января, я застрял из-за отмены рейса и где-то в пути подцепил лютый вирус.
Итог: первая неделя - полный аут, вторая - режим ограниченной функциональности (день рождения с температурой - то еще удовольствие), и вот сейчас, на третьей неделе, я только пытаюсь вкатиться обратно, все еще ощущая последствия болезни.
Естественно, в голову пришла очевидная мысль: раз я не в форме, пусть поработает ИИ. Самое время делегировать задачи LLM и агентам, о которых мы так любим рассуждать.
И вот тут ты осознаешь всю тщетность бытия и реальную цену хайпа.
Когда тебя три недели колошматит от температуры, кашля и слабости, когда фокус держится от силы 15 минут, становится кристально ясно: любая LLM, любой агент - недостаточно умны и абсолютно не автономны.
Ты пытаешься сделать элементарные вещи, которые в здоровом состоянии щелкаешь как орешки. Но модель не справляется. Даже взять этот пост: обычно я кидаю в LLM черновик и прошу структурировать, сейчас я надиктовал содержание, а модель упустила кучу важного. Решение задачи потребовало 3 промпта, вместо 1. LLM требует уточнений, она просит данные, она ждет, что ты подумаешь за нее.
Я всегда работал в коллаборативном режиме с ИИ. Но этот режим работает только тогда, когда у тебя есть силы быть ведущим. Когда ты сам проседаешь, когда тебе сложно держать контекст, магия рассеивается.
Что я понял за эти три недели:
1. Автономность - это миф. Весь этот хайп вокруг самостоятельных агентов и AGI - пока что просто маркетинговый шум. Без четкого, пошагового руководства со стороны человека система бесполезна.
2. Отсутствие контекста. Несмотря на память в ChatGPT, Gemini или Perplexity, ИИ не понимает глубины твоих задач. Он может выполнить шаблонную работу, частично заменить линейного сотрудника, который действует по скрипту. Но он не способен заменить предпринимателя, менеджера, разработчика и даже личного ассистента
3. ИИ - это руки, а не голова. Та же роль персонального ассистента, который разберет почту и документы, ему пока не по зубам. Ему нужен мозг, который примет решение. И этим мозгом всегда должен быть ты.
Эта ситуация отлично отрезвляет. Она помогает увидеть перегретость сферы и понять простую истину: человек остается ядром любой системы.
То, как мы мыслим, как учитываем контекст, как принимаем решения в условиях неопределенности - это пропасть, отделяющая нас от языковых моделей. И пока ИИ на это не способен, ваш собственный интеллект, здоровье и способность фокусироваться остаются единственным настоящим конкурентным преимуществом.
Так что, не надейтесь, что роботы поработают за вас, пока вы болеете. Лучше пейте витамины.
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
❤15👍9🔥9🤔2
Как я пытался совместить спорт, работу и дофамин, и почему важно иногда тупить
Обычно я пишу здесь про AI, внедрение и технологии. Но сегодня пост косвенно связан с этим. Не знаю, как у вас, но меня история с оптимизацией рабочих воркфлоу и “х10 продуктивностью” с AI загнала в состояние, когда рабочее время оптимизировано, а желание быть еще продуктивнее никуда не девается. Результат? Начинаешь лезть с оптимизациями в личное время.
В попытке нащупать баланс я решил провести над собой небольшой эксперимент и найти способ выжать максимум из времени, которое я провожу на тренировках, а это суммарно 10+ часов в неделю на велостанке и в зале.
Сегодня делюсь своим опытом хакнуть систему.
Попытка №1: Загрузить мозг пользой
Не так давно я просил вас поделиться своими любимыми подкастами, чтобы было что послушать на тренировках. Логика простая: пока я кручу педали мозг отдыхает. Почему бы не получить 4 часа двойной пользы?
Я никогда так не ошибался 😁 Что сразу отпало - совмещение подкастов с интенсивными тренировками. Там цель одна - выжить. Однако и на низкой интенсивности меня ждало фиаско: мой фокус держался 10-15 минут, а потом подкаст превращался в белый шум.
Решил читать на станке. Результат тот же. Через 15 минут мне было абсолютно все равно, что я там читаю. Итог: вместо чувства “я молодец“ после тренировки, я уходил с чувством вины, что просмотрел контент и ничего не запомнил. Плюс не отдохнул головой.
Попытка №2: Сжать дофамин
После того как я понял, что учиться бесполезно, я решил зайти с другой стороны: если нельзя сделать полезное для работы, сделаю бесполезное, на что я и так трачу время вечером. Решил совместить станок и видеоигры. Получу х2 дофамин и свободный вечер, что может пойти не так?
Для эксперимента запустил футбольный симулятор и сыграл 3 матча. Все 3 проиграл 🤦♂️
В процессе заметил интересную штуку: в защите, где нужно реактивное мышление, у меня получалось неплохо. Но в атаке, где нужен анализ и креатив - хуже некуда. Я постоянно торопился и принимал неоптимальные решения.
Ну и самое главное - страдало качество тренировки. Графики пульса и мощности были рваные, потому что происходящее на экране, напрямую влияло на ноги. Итог: вместо дофамина - фрустрация от проигрышей и плохого качества тренинга.
Попытка №3: Систематизация и реактивное мышление
Опыт с игрой натолкнул меня на одну мысль. Если я неплохо реагирую, что если попробовать совместить спорт с задачами, где от меня нужно именно реагирование?
К таким задачам лично у меня относятся различные планерки. Причем, в отличие от игр, где есть элемент хаоса и реагировать нужно быстро, планерки я могу систематизировать, имея четкую адженду. И это оказалось единственным, что у меня сработало.
Рецепт следующий:
• Готовимся к звонку: просматриваем артефакты заранее, пока мы не заняты спортом.
• Крепим себе перед глазами адженду (стикер или заметки)
• Обязательно записываем встречу и подключаем на нее суммаризатор. В процессе встречи оставляем для модели зацепки прямым текстом: “Это надо запомнить”, “Это надо зафиксировать в фоллоуапе” и.т.д..
• На всякий случай имеем под рукой открытые заметки.
Работает ли это? Да. Другой вопрос: стоит ли оно того?
Опыт других
Тема интересная, и я вкинул ее в несколько чатиков с коллегами, где наш опыт совпал. Параллелить задачи, требующие ментального фокуса, анализа и категоризации даже с легким спортом - слишком энергозатратно.
Намного эффективнее работает сценарий, когда во время тренировки или игры ты не пытаешься работать. В этот момент включается фоновый режим мозга. И часто именно когда ты тупишь или крутишь педали, мозг сам находит решение рабочей задачи, над которой ты бился весь день. Да, об этом писал Канеман, и много кто еще. Но, видимо, у меня такая натура - мне нужно все проверить на собственной шкуре, прежде чем принять.
Как ни пародоксально, время чистого дофамина и физической нагрузки не менее важно времени чистой работы. Может поэтому Маск любит рубиться в игры?
А какой опыт у вас?
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
Обычно я пишу здесь про AI, внедрение и технологии. Но сегодня пост косвенно связан с этим. Не знаю, как у вас, но меня история с оптимизацией рабочих воркфлоу и “х10 продуктивностью” с AI загнала в состояние, когда рабочее время оптимизировано, а желание быть еще продуктивнее никуда не девается. Результат? Начинаешь лезть с оптимизациями в личное время.
В попытке нащупать баланс я решил провести над собой небольшой эксперимент и найти способ выжать максимум из времени, которое я провожу на тренировках, а это суммарно 10+ часов в неделю на велостанке и в зале.
Сегодня делюсь своим опытом хакнуть систему.
Попытка №1: Загрузить мозг пользой
Не так давно я просил вас поделиться своими любимыми подкастами, чтобы было что послушать на тренировках. Логика простая: пока я кручу педали мозг отдыхает. Почему бы не получить 4 часа двойной пользы?
Я никогда так не ошибался 😁 Что сразу отпало - совмещение подкастов с интенсивными тренировками. Там цель одна - выжить. Однако и на низкой интенсивности меня ждало фиаско: мой фокус держался 10-15 минут, а потом подкаст превращался в белый шум.
Решил читать на станке. Результат тот же. Через 15 минут мне было абсолютно все равно, что я там читаю. Итог: вместо чувства “я молодец“ после тренировки, я уходил с чувством вины, что просмотрел контент и ничего не запомнил. Плюс не отдохнул головой.
Попытка №2: Сжать дофамин
После того как я понял, что учиться бесполезно, я решил зайти с другой стороны: если нельзя сделать полезное для работы, сделаю бесполезное, на что я и так трачу время вечером. Решил совместить станок и видеоигры. Получу х2 дофамин и свободный вечер, что может пойти не так?
Для эксперимента запустил футбольный симулятор и сыграл 3 матча. Все 3 проиграл 🤦♂️
В процессе заметил интересную штуку: в защите, где нужно реактивное мышление, у меня получалось неплохо. Но в атаке, где нужен анализ и креатив - хуже некуда. Я постоянно торопился и принимал неоптимальные решения.
Ну и самое главное - страдало качество тренировки. Графики пульса и мощности были рваные, потому что происходящее на экране, напрямую влияло на ноги. Итог: вместо дофамина - фрустрация от проигрышей и плохого качества тренинга.
Попытка №3: Систематизация и реактивное мышление
Опыт с игрой натолкнул меня на одну мысль. Если я неплохо реагирую, что если попробовать совместить спорт с задачами, где от меня нужно именно реагирование?
К таким задачам лично у меня относятся различные планерки. Причем, в отличие от игр, где есть элемент хаоса и реагировать нужно быстро, планерки я могу систематизировать, имея четкую адженду. И это оказалось единственным, что у меня сработало.
Рецепт следующий:
• Готовимся к звонку: просматриваем артефакты заранее, пока мы не заняты спортом.
• Крепим себе перед глазами адженду (стикер или заметки)
• Обязательно записываем встречу и подключаем на нее суммаризатор. В процессе встречи оставляем для модели зацепки прямым текстом: “Это надо запомнить”, “Это надо зафиксировать в фоллоуапе” и.т.д..
• На всякий случай имеем под рукой открытые заметки.
Работает ли это? Да. Другой вопрос: стоит ли оно того?
Опыт других
Тема интересная, и я вкинул ее в несколько чатиков с коллегами, где наш опыт совпал. Параллелить задачи, требующие ментального фокуса, анализа и категоризации даже с легким спортом - слишком энергозатратно.
Намного эффективнее работает сценарий, когда во время тренировки или игры ты не пытаешься работать. В этот момент включается фоновый режим мозга. И часто именно когда ты тупишь или крутишь педали, мозг сам находит решение рабочей задачи, над которой ты бился весь день. Да, об этом писал Канеман, и много кто еще. Но, видимо, у меня такая натура - мне нужно все проверить на собственной шкуре, прежде чем принять.
Как ни пародоксально, время чистого дофамина и физической нагрузки не менее важно времени чистой работы. Может поэтому Маск любит рубиться в игры?
А какой опыт у вас?
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
🔥10❤8👍1
Разбор эссе CEO Anthropic: забота о безопасности или заигрывание с Трампом?
Многие помнят мой анализ AI 2027, сегодня разбираю свежее эссе Дарио Амодеи, CEO Anthropic, под названием “Отрочество технологий”
Вы знаете, что мне импонирует позиция Anthropic по безопасности ИИ, но этот текст вызывает смешанные чувства. Важные вопросы здесь соседствуют с опасным политическим популизмом.
Как всегда, рекомендую прочитать оригинал, а ниже - мой разбор.
О чем речь
Амодеи ждет к 2027 ИИ, чей интеллект затмит лучших ученых мира. В своем эссе он описывает пять главных рисков: от потери автономии и биоугроз до захвата власти диктатурами и краха экономики.
И если угрозы описаны реалистично, то предлагаемые решения - спорные.
1. Геополитика и прогиб под Трампа
Амодеи уделяет огромную часть эссе противостоянию "демократий" и "автократий" (США vs Китай). Он предлагает вооружать демократии ИИ, чтобы сдерживать Китай. ИМХО - это откровенный прогиб под администрацию США.
У Трампа на повестке жесткое противостояние с Китаем, и мы знаем, как он любит лояльность. Весь нарратив про "плохой Китай" и "хорошие США" выглядит как попытка продать себя Пентагону и Белому дому.
Деление на "наших" и "врагов", когда речь идет о создании сверхразума - это не про безопасность. Это про гонку вооружений. Если мы отдаем контроль над ИИ политикам (людям, чья компетенция в науке стремится к нулю, а жажда власти - к бесконечности), мы сами роем себе могилу. Безопасность ИИ должна быть глобальной историей, а не инструментом в руках Трампа или Си.
2. Интерпретируемость - единственный путь
Амодеи требует законов о прозрачности ради интерпретируемости и здесь я с ним согласен.
Самое важное - решить проблему "черного ящика". Нельзя масштабировать модели, если мы не понимаем логику их решений. Если модель скрывает намерения в мелочах, доверять ей критические сферы нельзя. Без полной прозрачности “мыслей” ИИ массовое внедрение невозможно.
3. Экономический популизм и благотворительность
Дарио признает, что ИИ усилит неравенство. Решение: микс из госрегулирования и личной филантропии: мол, “мы, техно-олигархи, будем жертвовать деньги, а государство - перераспределять”.
Лично для меня это так же утопично, как заявления Альтмана о безусловном доходе. Мир всегда строился на иерархиях и неравенстве - от пищевых цепочек до экономики. Если ИИ сконцентрирует 90% ресурсов в руках одних - филантропия не спасет от социального разрыва. Это расслоение просто эволюционирует в новую, более жесткую форму. Верить в доброго царя-технократа - наивно.
4. Архитектурная безопасность: AGI vs специализация
Дарио боится, что ИИ научит людей делать биологическое оружие. Его решение - фильтры и "Конституциональный ИИ". Идея в том, что модель будет сдерживаться зашитым в нее набором принципов.
Но этот концепт вызывает у меня лишь скепсис. История показывает, что любые ограничения и "священные принципы" обходятся или меняются по щелчку пальцев владельца, для этого не нужно быть сверхразумом.
Мое решение - не создавать модель, умеющую всё. Я писал, что вместо AGI нам нужны узкоспециализированные модели. Это эффективнее и безопаснее. Если мы изначально закладываем ограничения в архитектуру и данные, мы нивелируем риск.
5. Душить ли инновации?
Амодеи пишет, что боится “задушить инновации”. Главный аргумент - теория игр: “Если США остановятся, Китай продолжит и победит, навязав миру свои правила”.
Логично, но на мой взгляд, выход из этой дилеммы не в ускорении, а в смене правил игры. Если мы создаем технологию, способную уничтожить мир, нужно идти в сторону международной коллаборации, а не гонки, построенной вокруг исключительности какой-то нации.
Вместо того чтобы нестись вперед ради политических очков, нужно душить опасные инновации сообща, на уровне глобальных договоренностей, как это было с ядерным оружием или химическими агентами.
Мое мнение по статье
Эссе Амодеи - это попытка усидеть на двух стульях: быть “безопасным” и при этом выиграть гонку для США. Но в вопросах экзистенциальных рисков компромиссы не работают.
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
Многие помнят мой анализ AI 2027, сегодня разбираю свежее эссе Дарио Амодеи, CEO Anthropic, под названием “Отрочество технологий”
Вы знаете, что мне импонирует позиция Anthropic по безопасности ИИ, но этот текст вызывает смешанные чувства. Важные вопросы здесь соседствуют с опасным политическим популизмом.
Как всегда, рекомендую прочитать оригинал, а ниже - мой разбор.
О чем речь
Амодеи ждет к 2027 ИИ, чей интеллект затмит лучших ученых мира. В своем эссе он описывает пять главных рисков: от потери автономии и биоугроз до захвата власти диктатурами и краха экономики.
И если угрозы описаны реалистично, то предлагаемые решения - спорные.
1. Геополитика и прогиб под Трампа
Амодеи уделяет огромную часть эссе противостоянию "демократий" и "автократий" (США vs Китай). Он предлагает вооружать демократии ИИ, чтобы сдерживать Китай. ИМХО - это откровенный прогиб под администрацию США.
У Трампа на повестке жесткое противостояние с Китаем, и мы знаем, как он любит лояльность. Весь нарратив про "плохой Китай" и "хорошие США" выглядит как попытка продать себя Пентагону и Белому дому.
Деление на "наших" и "врагов", когда речь идет о создании сверхразума - это не про безопасность. Это про гонку вооружений. Если мы отдаем контроль над ИИ политикам (людям, чья компетенция в науке стремится к нулю, а жажда власти - к бесконечности), мы сами роем себе могилу. Безопасность ИИ должна быть глобальной историей, а не инструментом в руках Трампа или Си.
2. Интерпретируемость - единственный путь
Амодеи требует законов о прозрачности ради интерпретируемости и здесь я с ним согласен.
Самое важное - решить проблему "черного ящика". Нельзя масштабировать модели, если мы не понимаем логику их решений. Если модель скрывает намерения в мелочах, доверять ей критические сферы нельзя. Без полной прозрачности “мыслей” ИИ массовое внедрение невозможно.
3. Экономический популизм и благотворительность
Дарио признает, что ИИ усилит неравенство. Решение: микс из госрегулирования и личной филантропии: мол, “мы, техно-олигархи, будем жертвовать деньги, а государство - перераспределять”.
Лично для меня это так же утопично, как заявления Альтмана о безусловном доходе. Мир всегда строился на иерархиях и неравенстве - от пищевых цепочек до экономики. Если ИИ сконцентрирует 90% ресурсов в руках одних - филантропия не спасет от социального разрыва. Это расслоение просто эволюционирует в новую, более жесткую форму. Верить в доброго царя-технократа - наивно.
4. Архитектурная безопасность: AGI vs специализация
Дарио боится, что ИИ научит людей делать биологическое оружие. Его решение - фильтры и "Конституциональный ИИ". Идея в том, что модель будет сдерживаться зашитым в нее набором принципов.
Но этот концепт вызывает у меня лишь скепсис. История показывает, что любые ограничения и "священные принципы" обходятся или меняются по щелчку пальцев владельца, для этого не нужно быть сверхразумом.
Мое решение - не создавать модель, умеющую всё. Я писал, что вместо AGI нам нужны узкоспециализированные модели. Это эффективнее и безопаснее. Если мы изначально закладываем ограничения в архитектуру и данные, мы нивелируем риск.
5. Душить ли инновации?
Амодеи пишет, что боится “задушить инновации”. Главный аргумент - теория игр: “Если США остановятся, Китай продолжит и победит, навязав миру свои правила”.
Логично, но на мой взгляд, выход из этой дилеммы не в ускорении, а в смене правил игры. Если мы создаем технологию, способную уничтожить мир, нужно идти в сторону международной коллаборации, а не гонки, построенной вокруг исключительности какой-то нации.
Вместо того чтобы нестись вперед ради политических очков, нужно душить опасные инновации сообща, на уровне глобальных договоренностей, как это было с ядерным оружием или химическими агентами.
Мое мнение по статье
Эссе Амодеи - это попытка усидеть на двух стульях: быть “безопасным” и при этом выиграть гонку для США. Но в вопросах экзистенциальных рисков компромиссы не работают.
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
❤7👍7🔥3
Закрываю набор на буткемп по вайбкодингу: выбор в пользу качества других проектов
Начну с главного: пару недель назад я анонсировал запуск нового продукта - буткемпа по вайбкодингу, где планировал учить непрограммистов писать код с ИИ для реализации своих идей.
Изначально я писал, что формат для меня экспериментальный и продукт может пойти под нож, если в процессе я пойму, что у меня не хватает ресурса. Этот момент настал раньше, чем я ожидал.
Я принял решение отменить февральский групповой поток по вайбкодингу.
Почему?
Январь выбил меня из колеи болезнью. За это время накопился огромный бэклог задач по агентству и текущим проектам.
Когда я начал детально планировать загрузку на февраль, стало очевидно: качественный запуск этого буткемпа требует от меня 100% вовлечения и роль наставника для каждого участника 24/7.
Я встал перед выбором:
• Снизить планку качества. Вести курс в полсилы, уделять группе меньше времени, готовить материалы налету и давать меньше обратной связи.
• Рискнуть выгоранием. Тащить всё на морально-волевых, рискуя завалить и курс, и основные бизнес-задачи.
Я не привык делать плохо. Для меня образовательные программы - это прежде всего про шеринг знаний и результат студентов, а деньги здесь идут приятным, но вторичным бонусом. Как лектор, я несу ответственность за то, как вы освоите материал. Мне важно не только время, которое потрачу я, но и время, которое потратите вы. Это вопрос вашего ROI от обучения.
Бросить в студентов материалом и оставить без поддержки с аргументом "я дал лекции - разбирайтесь" - не в моем духе. Я не занимаюсь инфобизом, где маржинальность важнее репутации: либо я даю полноценную поддержку, которая помогает достичь результат, либо не делаю этот продукт вовсе.
Решение далось трудно, потому что я действительно полюбил концепцию этого продукта. Я вложил душу в упаковку и вижу огромный потенциал в тех возможностях, которые вайбкодинг дает людям в реализации своих идей. Но сейчас я вынужден поставить этот проект на паузу, чтобы сохранить качество там, где я уже взял обязательства.
Что будет с этим продуктом дальше?
• B2B: продукт останется в линейке для корпоративных клиентов.
• Mentoring: Для тех, кому критически важно освоить навык со мной - останется опция личного менторинга.
Альтернатива: Для тех, кому актуально обучение вайбкодингу здесь и сейчас - могу порекомендовать Тимура. У него в канале много полезного и также он проводит обучающие консультации. В качестве его материалов я уверен и могу смело рекомендовать.
❗️Важное уточнение по другим программам
Это решение касается только буткемпа по Vibe Coding. Потоки по AI Product Management и AI для личной эффективности состоятся по плану. Отказ от нового запуска позволит мне уделить этим группам еще больше внимания и сделать их круче. Кроме того, часть материалов буткемпа по вайбкодингу, которую я подготовил, войдет в эти программы. Анонсы скоро будут.
Всем, кто ждал и оставлял заявки - спасибо за интерес. Надеюсь, вы поймете мое решение выбрать качество и честность, а не погоню за количеством запусков.
Начну с главного: пару недель назад я анонсировал запуск нового продукта - буткемпа по вайбкодингу, где планировал учить непрограммистов писать код с ИИ для реализации своих идей.
Изначально я писал, что формат для меня экспериментальный и продукт может пойти под нож, если в процессе я пойму, что у меня не хватает ресурса. Этот момент настал раньше, чем я ожидал.
Я принял решение отменить февральский групповой поток по вайбкодингу.
Почему?
Январь выбил меня из колеи болезнью. За это время накопился огромный бэклог задач по агентству и текущим проектам.
Когда я начал детально планировать загрузку на февраль, стало очевидно: качественный запуск этого буткемпа требует от меня 100% вовлечения и роль наставника для каждого участника 24/7.
Я встал перед выбором:
• Снизить планку качества. Вести курс в полсилы, уделять группе меньше времени, готовить материалы налету и давать меньше обратной связи.
• Рискнуть выгоранием. Тащить всё на морально-волевых, рискуя завалить и курс, и основные бизнес-задачи.
Я не привык делать плохо. Для меня образовательные программы - это прежде всего про шеринг знаний и результат студентов, а деньги здесь идут приятным, но вторичным бонусом. Как лектор, я несу ответственность за то, как вы освоите материал. Мне важно не только время, которое потрачу я, но и время, которое потратите вы. Это вопрос вашего ROI от обучения.
Бросить в студентов материалом и оставить без поддержки с аргументом "я дал лекции - разбирайтесь" - не в моем духе. Я не занимаюсь инфобизом, где маржинальность важнее репутации: либо я даю полноценную поддержку, которая помогает достичь результат, либо не делаю этот продукт вовсе.
Решение далось трудно, потому что я действительно полюбил концепцию этого продукта. Я вложил душу в упаковку и вижу огромный потенциал в тех возможностях, которые вайбкодинг дает людям в реализации своих идей. Но сейчас я вынужден поставить этот проект на паузу, чтобы сохранить качество там, где я уже взял обязательства.
Что будет с этим продуктом дальше?
• B2B: продукт останется в линейке для корпоративных клиентов.
• Mentoring: Для тех, кому критически важно освоить навык со мной - останется опция личного менторинга.
Альтернатива: Для тех, кому актуально обучение вайбкодингу здесь и сейчас - могу порекомендовать Тимура. У него в канале много полезного и также он проводит обучающие консультации. В качестве его материалов я уверен и могу смело рекомендовать.
❗️Важное уточнение по другим программам
Это решение касается только буткемпа по Vibe Coding. Потоки по AI Product Management и AI для личной эффективности состоятся по плану. Отказ от нового запуска позволит мне уделить этим группам еще больше внимания и сделать их круче. Кроме того, часть материалов буткемпа по вайбкодингу, которую я подготовил, войдет в эти программы. Анонсы скоро будут.
Всем, кто ждал и оставлял заявки - спасибо за интерес. Надеюсь, вы поймете мое решение выбрать качество и честность, а не погоню за количеством запусков.
❤9👌4👍2
Готовим сейчас мощную бизнесовую конфу по AI
Концепт простой: будем показывать и рассказывать про то, что реально работает в индустрии, на что обратить внимание, а что пропустить, где выше ROI, а где можно получить нефинансовую выгоду. Будем разбирать архитектуру, юнит-экономику и P&L, без историй про то, как кто-то написал промпты и стал х10 продуктивен.
Подробный анонс в канал сделаю уже скоро. Сейчас оформляем окончательный лайнап и ведем подготовку ивента, уже собрали много крутых спикеров (бывшие топы и фаундеры работающие в индустрии годами). Но есть еще несколько вакантных мест.
Поэтому хочу спросить у вас: Кого из авторов Telegram-каналов про AI вы читаете и хотели бы услышать что-то про внутреннюю кухню, фреймворки, кейсы и лайвхаки? Интересуют именно практики с реальным опытом.
Кидайте ссылки на каналы или юзернеймы в комменты к этому посту. Наиболее интересных авторов постараемся затащить.
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
Концепт простой: будем показывать и рассказывать про то, что реально работает в индустрии, на что обратить внимание, а что пропустить, где выше ROI, а где можно получить нефинансовую выгоду. Будем разбирать архитектуру, юнит-экономику и P&L, без историй про то, как кто-то написал промпты и стал х10 продуктивен.
Подробный анонс в канал сделаю уже скоро. Сейчас оформляем окончательный лайнап и ведем подготовку ивента, уже собрали много крутых спикеров (бывшие топы и фаундеры работающие в индустрии годами). Но есть еще несколько вакантных мест.
Поэтому хочу спросить у вас: Кого из авторов Telegram-каналов про AI вы читаете и хотели бы услышать что-то про внутреннюю кухню, фреймворки, кейсы и лайвхаки? Интересуют именно практики с реальным опытом.
Кидайте ссылки на каналы или юзернеймы в комменты к этому посту. Наиболее интересных авторов постараемся затащить.
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
❤9🔥4👍3👌1
Большая подборка постов с кейсами внедрения AI
За время ведения канала я написал уже более 500 постов. Аудитория растет, и я замечаю, что многие старые, но все еще актуальные и полезные материалы теряются в ленте и остаются без внимания новых подписчиков.
Поэтому я решил запустить серию постов-подборок, которые буду регулярно обновлять, чтобы подсветить самый важный контент по темам. Как только мы пройдемся по всем рубрикам, я полностью пересоберу закрепленное сообщение, чтобы навигация по каналу стала максимально удобной для каждого.
Начнем с самого интересного - с практики. В этой подборке я собрал свои кейсы внедрения AI в корпорациях и стартапах, а также разборы громких рыночных историй. Здесь про то, как это работает в реальном бизнесе, с какими проблемами мы сталкивались и какие уроки извлекли.
🏢 Мой опыт в Skyeng: HR и контент
1. Автоматизация найма: Как мы научили ИИ оценивать учителей английского и сэкономили кучу времени методистам.
• Часть 1: Техническая реализация и результаты
• Часть 2: Этическая сторона вопроса и реакция людей
2. Генерация контента: Помощник для художника — как мы внедряли ИИ в генерацию иллюстраций
3. Персонализация: Когда инновации остаются за кадром — о разработке персонализированных уроков и почему команду забыли упомянуть
🇬🇧 Мой опыт в Pearson: VR и R&D в корпорации
1. VR-игра Lingoverse: История создания города для изучения языков в виртуальной реальности.
• Часть 1: Погружение в VR и поиск проблем
• Часть 2: Как мы решали проблемы локализации и геймплея
2. Teaching Pal: Как мы сделали лучший продукт для учителей, а корпорация его испортила.
• Часть 1: Идея и успешная защита перед топами
• Часть 2: Смена стратегии и превращение продукта в тыкву
• Выводы: 9 уроков, которые я извлек из этого проекта
3. Внутренняя кухня: Работа в R&D: Инновации vs. Ограничения закрытой компании
🚀 Стартапы и Консалтинг (EAI)
1. Mental Health: История одного провального стартапа: споры с фаундером и неоплаченная работа
2. HealthTech: AI-нутрициолог на рынок Саудовской Аравии — разработка, грабли и переход на Gemini
3. MedTech: 4 проблемы внедрения AI в медицине, о которые вы споткнетесь на старте
4. Voice AI: Есть ли альтернатива ElevenLabs? Наш ресерч OpenSource моделей для клонирования голоса
🔍 Разборы рыночных кейсов и наблюдений
1. Klarna: Поторопились с AI: почему компания нанимает людей обратно после громких заявлений о замене саппорта
2. Cursor: Как облажаться с выбором бизнес-модели и разозлить пользователей
3. Exxon: Кейс о сломанном CJM и когда плохой UX не влияет на решение о покупке
4. Бытовой AI: Как AI помог мне в ремонте ноутбука и сэкономил денег на запчастях
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
За время ведения канала я написал уже более 500 постов. Аудитория растет, и я замечаю, что многие старые, но все еще актуальные и полезные материалы теряются в ленте и остаются без внимания новых подписчиков.
Поэтому я решил запустить серию постов-подборок, которые буду регулярно обновлять, чтобы подсветить самый важный контент по темам. Как только мы пройдемся по всем рубрикам, я полностью пересоберу закрепленное сообщение, чтобы навигация по каналу стала максимально удобной для каждого.
Начнем с самого интересного - с практики. В этой подборке я собрал свои кейсы внедрения AI в корпорациях и стартапах, а также разборы громких рыночных историй. Здесь про то, как это работает в реальном бизнесе, с какими проблемами мы сталкивались и какие уроки извлекли.
🏢 Мой опыт в Skyeng: HR и контент
1. Автоматизация найма: Как мы научили ИИ оценивать учителей английского и сэкономили кучу времени методистам.
• Часть 1: Техническая реализация и результаты
• Часть 2: Этическая сторона вопроса и реакция людей
2. Генерация контента: Помощник для художника — как мы внедряли ИИ в генерацию иллюстраций
3. Персонализация: Когда инновации остаются за кадром — о разработке персонализированных уроков и почему команду забыли упомянуть
🇬🇧 Мой опыт в Pearson: VR и R&D в корпорации
1. VR-игра Lingoverse: История создания города для изучения языков в виртуальной реальности.
• Часть 1: Погружение в VR и поиск проблем
• Часть 2: Как мы решали проблемы локализации и геймплея
2. Teaching Pal: Как мы сделали лучший продукт для учителей, а корпорация его испортила.
• Часть 1: Идея и успешная защита перед топами
• Часть 2: Смена стратегии и превращение продукта в тыкву
• Выводы: 9 уроков, которые я извлек из этого проекта
3. Внутренняя кухня: Работа в R&D: Инновации vs. Ограничения закрытой компании
🚀 Стартапы и Консалтинг (EAI)
1. Mental Health: История одного провального стартапа: споры с фаундером и неоплаченная работа
2. HealthTech: AI-нутрициолог на рынок Саудовской Аравии — разработка, грабли и переход на Gemini
3. MedTech: 4 проблемы внедрения AI в медицине, о которые вы споткнетесь на старте
4. Voice AI: Есть ли альтернатива ElevenLabs? Наш ресерч OpenSource моделей для клонирования голоса
🔍 Разборы рыночных кейсов и наблюдений
1. Klarna: Поторопились с AI: почему компания нанимает людей обратно после громких заявлений о замене саппорта
2. Cursor: Как облажаться с выбором бизнес-модели и разозлить пользователей
3. Exxon: Кейс о сломанном CJM и когда плохой UX не влияет на решение о покупке
4. Бытовой AI: Как AI помог мне в ремонте ноутбука и сэкономил денег на запчастях
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
❤8👍7🔥4
В январе постов было не так много, поэтому пропустил несколько недельных выпусков. Исправляюсь и собрал все самое важное и интересное за начало года в одном месте.
1. Что из AI-прогнозов на 2025 сбылось? - проверил свои прошлогодние предсказания: где угадал, а где промахнулся.
2. Мои прогнозы в AI на 2026 год - 10 мыслей о том, что нас ждет в этом году: от разочарования в агентах до кризиса синтетических данных.
3. Про вайб-кодинг и упаковку продукта - мысли о том, почему мало просто накодить продукт с ИИ, и как важна качественная визуальная упаковка.
4. Antigravity: замена Cursor и AI-браузера? - большой обзор новой IDE от Google. Спойлер: для ресерча агент неплох, а вот с кодом есть нюансы.
5. Тренажер по промптингу от подписчика - полезный бесплатный инструмент для тренировки навыков общения с LLM на практике.
6. Хотите понять реальный уровень развития ИИ? Вам нужно заболеть - личный опыт того, как болезнь рушит миф об автономности ИИ агентов и показывает реальную цену хайпа.
7. Как я пытался совместить спорт, работу и дофамин - эксперименты с продуктивностью во время тренировок и выводы о том, почему иногда полезно просто тупить.
8. Разбор эссе CEO Anthropic - детальный анализ статьи Дарио Амодеи: безопасность, геополитика и почему специализация лучше AGI.
9. Большая подборка постов с кейсами внедрения AI - собрал в одном месте навигацию по всем своим кейсам из Skyeng, Pearson и консалтинга.
Прошлый дайджест тут
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍2
Посмотрел Super Bowl с американцами: как Anthropic продали им ИИ через ненависть к рекламе
Друзья, как вы знаете, я сейчас нахожусь в США. А здесь есть такая штука, как Super Bowl, которая состоялась вчера. Это, наверное, одна из самых медийных историй в мире. Каждый год огромное количество американцев усаживается за телевизорами с кучей еды и смотрят матч.
Но это событие часто запоминается не только игрой, но и шоу (вспомнить хотя бы легендарное выступление Майкла Джексона) и, конечно, рекламой. Дорогой, эффективной и легендарной. У меня здесь первая ассоциация с рекламой Apple в 1984, когда они запустили ролик в стиле антиутопии Оруэлла для запуска Macintosh.
В этом году в эту тусовку решили вписаться Anthropic с рекламой Claude. И сделали они это очень дерзко.
Что показали?
Ролики юмористические и сатирические. Сюжет простой: человек общается с "чатботом" (которого играет живой актер), и тот посреди ответа начинает впаривать дичь. Парень спрашивает про кубики пресса, а ему прилетает промо стелек. Спрашиваешь про бизнес-идею - получаешь рекламу займов.
Финальный панчлайн: "Ads are coming to AI. But not to Claude" (Реклама приходит в ИИ. Но не в Claude).
Цена вопроса - около $8 млн за 30-секундный слот. Охват - 120 млн зрителей. Сэм Альтман из OpenAI уже успел обидеться, назвав рекламу "нечестной" и "авторитарной", так как OpenAI как раз планируют тестить рекламу в ChatGPT.
Взгляд изнутри: как реагируют обычные американцы
В нашем апартмент-комплексе администрация организовала вечер просмотра Супербоула, куда позвали всех резидентов на пиццу и крылышки. Мы не могли такое упустить: интересен был культурный аспект, хотелось посмотреть, как это событие выглядит для американцев, ну и мне, зная о планируемой рекламе, было интересно глянуть на живую реакцию.
И знаете, я не знаю, насколько реклама выстрелила в целом по Штатам, но среди тех ребят, с которыми мы смотрели эфир (около 30 человек) - она вызвала нереальный восторг.
Возгласы типа "Oh, this is AI" и "I dont want to deal with shitty adds in chatgpt" показывали, что антропикам удалось попасть в самую боль аудитории. Здесь, в Штатах, реклама просто повсюду. На Amazon Prime ты смотришь ее каждые 10 минут, на YouTube без премиум-подписки она может выскакивать каждые 1.5 минуты. Люди от этого устали.
Но главное доказательство успеха - это то, что ребята тут же взяли в руки свои айфоны и начали устанавливать Claude прямо во время эфира. Что характерно - многие из них ранее вообще не знали о существовании LLM от Anthropic.
Кажется, кампания вышла действительно эффективной. Anthropic не стали грузить техническими деталями, а просто продали чистый опыт без информационного шума.
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
Друзья, как вы знаете, я сейчас нахожусь в США. А здесь есть такая штука, как Super Bowl, которая состоялась вчера. Это, наверное, одна из самых медийных историй в мире. Каждый год огромное количество американцев усаживается за телевизорами с кучей еды и смотрят матч.
Но это событие часто запоминается не только игрой, но и шоу (вспомнить хотя бы легендарное выступление Майкла Джексона) и, конечно, рекламой. Дорогой, эффективной и легендарной. У меня здесь первая ассоциация с рекламой Apple в 1984, когда они запустили ролик в стиле антиутопии Оруэлла для запуска Macintosh.
В этом году в эту тусовку решили вписаться Anthropic с рекламой Claude. И сделали они это очень дерзко.
Что показали?
Ролики юмористические и сатирические. Сюжет простой: человек общается с "чатботом" (которого играет живой актер), и тот посреди ответа начинает впаривать дичь. Парень спрашивает про кубики пресса, а ему прилетает промо стелек. Спрашиваешь про бизнес-идею - получаешь рекламу займов.
Финальный панчлайн: "Ads are coming to AI. But not to Claude" (Реклама приходит в ИИ. Но не в Claude).
Цена вопроса - около $8 млн за 30-секундный слот. Охват - 120 млн зрителей. Сэм Альтман из OpenAI уже успел обидеться, назвав рекламу "нечестной" и "авторитарной", так как OpenAI как раз планируют тестить рекламу в ChatGPT.
Взгляд изнутри: как реагируют обычные американцы
В нашем апартмент-комплексе администрация организовала вечер просмотра Супербоула, куда позвали всех резидентов на пиццу и крылышки. Мы не могли такое упустить: интересен был культурный аспект, хотелось посмотреть, как это событие выглядит для американцев, ну и мне, зная о планируемой рекламе, было интересно глянуть на живую реакцию.
И знаете, я не знаю, насколько реклама выстрелила в целом по Штатам, но среди тех ребят, с которыми мы смотрели эфир (около 30 человек) - она вызвала нереальный восторг.
Возгласы типа "Oh, this is AI" и "I dont want to deal with shitty adds in chatgpt" показывали, что антропикам удалось попасть в самую боль аудитории. Здесь, в Штатах, реклама просто повсюду. На Amazon Prime ты смотришь ее каждые 10 минут, на YouTube без премиум-подписки она может выскакивать каждые 1.5 минуты. Люди от этого устали.
Но главное доказательство успеха - это то, что ребята тут же взяли в руки свои айфоны и начали устанавливать Claude прямо во время эфира. Что характерно - многие из них ранее вообще не знали о существовании LLM от Anthropic.
Кажется, кампания вышла действительно эффективной. Anthropic не стали грузить техническими деталями, а просто продали чистый опыт без информационного шума.
🚀 Влад Корнышев про AI и создание AI-продуктов
🔥18❤5😁3👍1
Как построить систему вокруг AI: от продукта до процессов, которые реально окупаются
Не так давно я делал подборку своих кейсов по AI и его интеграции в продукты и в работу. В разных кейсах есть разные особенности: где-то надо строить с нуля огромную систему, чтобы получить эффект, а где-то условно может быть достаточно дать человеку доступ к ChatGPT и получить +300% к скорости решения какой-то задачи.
Однако ввиду того, что AI - сфера для бизнеса относительно новая и развивающаяся, ключевыми вопросами у нас являются: куда, когда и что именно нужно внедрять, чтобы получить эффект. Опыта на рынке очень мало, при этом информационного шума и мусора вроде промптов вокруг накопилось огромное количество. Cреди этого всего найти релевантный для себя и своего бизнеса опыт становится действительно сложной задачей.
Мне, как человеку, который работает в индустрии, хочется чтобы AI был доступен и понятен большему количеству людей. Во-первых, чтобы видеть больше кейсов, а во-вторых, имея потенциально более осведомленных заказчиков - ты облегчаешь себе будущую работу.
В своей деятельности, как в агентстве, так и академии, я всегда стараюсь дать это понимание тем, с кем взаимодействую, но здесь я вижу несколько пробелов:
• Не всем нужен полноценный консалтинг.
• Не всем нужны курсы по AI и я физически не могу образовывать такое количество людей.
• Я могу транслировать только свой опыт, а это всегда баяс на то, с чем встречался в своих задачах именно я. Много чего я могу тупо не знать.
И мне хотелось создать такой продукт, который будет лишен этих недостатков. Который будет полезен широкой аудитории и будет включать не только мой опыт. Продукт, наполненный реальными кейсами, которые решают люди и бизнес, при этом сразу показывая эффект и взаимосвязи на уровне: "мы сделали это - получили такой-то результат/это принесло нам столько-то денег".
Так родилась концепция конференции ROИИ.
Одним вечером я описал концепт конфы и отослал его паре человек, чей опыт помогал и продолжает помогать мне на разных этапах работы с AI с предложением поучаствовать в этой авантюре. Так довольно быстро сформировался крутой лайнап из спецов, которые имеют прикладной опыт работы с AI: от построения своих продуктов до внедрения современных инструментов в рабочие процессы. И стало понятно:
КОНФЕРЕНЦИИ БЫТЬ!
🗓 Когда: 19-20 февраля 2026
📍 Где: Online
В течение 2 дней мы сделаем 12 докладов по разным тематикам и ответим на ключевые вопросы, возникающие у бизнеса при внедрении ИИ. Никакой воды, только цифры, P&L, архитектура и реальные боли внедрения.
В конференции есть две опции участия:
• Бесплатная. При условии подписки на каналы спикеров. Здесь собраны только ребята, которых я сам читаю и на каналы каждого из которых у меня включены уведомления.
• Платная. Для тех, кто по каким-то причинам не хочет подписываться на каналы либо кому нужен сертификат о посещении конфы.
👉 Зарегистрироваться и забрать свой билет можно тут
Не так давно я делал подборку своих кейсов по AI и его интеграции в продукты и в работу. В разных кейсах есть разные особенности: где-то надо строить с нуля огромную систему, чтобы получить эффект, а где-то условно может быть достаточно дать человеку доступ к ChatGPT и получить +300% к скорости решения какой-то задачи.
Однако ввиду того, что AI - сфера для бизнеса относительно новая и развивающаяся, ключевыми вопросами у нас являются: куда, когда и что именно нужно внедрять, чтобы получить эффект. Опыта на рынке очень мало, при этом информационного шума и мусора вроде промптов вокруг накопилось огромное количество. Cреди этого всего найти релевантный для себя и своего бизнеса опыт становится действительно сложной задачей.
Мне, как человеку, который работает в индустрии, хочется чтобы AI был доступен и понятен большему количеству людей. Во-первых, чтобы видеть больше кейсов, а во-вторых, имея потенциально более осведомленных заказчиков - ты облегчаешь себе будущую работу.
В своей деятельности, как в агентстве, так и академии, я всегда стараюсь дать это понимание тем, с кем взаимодействую, но здесь я вижу несколько пробелов:
• Не всем нужен полноценный консалтинг.
• Не всем нужны курсы по AI и я физически не могу образовывать такое количество людей.
• Я могу транслировать только свой опыт, а это всегда баяс на то, с чем встречался в своих задачах именно я. Много чего я могу тупо не знать.
И мне хотелось создать такой продукт, который будет лишен этих недостатков. Который будет полезен широкой аудитории и будет включать не только мой опыт. Продукт, наполненный реальными кейсами, которые решают люди и бизнес, при этом сразу показывая эффект и взаимосвязи на уровне: "мы сделали это - получили такой-то результат/это принесло нам столько-то денег".
Так родилась концепция конференции ROИИ.
Одним вечером я описал концепт конфы и отослал его паре человек, чей опыт помогал и продолжает помогать мне на разных этапах работы с AI с предложением поучаствовать в этой авантюре. Так довольно быстро сформировался крутой лайнап из спецов, которые имеют прикладной опыт работы с AI: от построения своих продуктов до внедрения современных инструментов в рабочие процессы. И стало понятно:
КОНФЕРЕНЦИИ БЫТЬ!
🗓 Когда: 19-20 февраля 2026
📍 Где: Online
В течение 2 дней мы сделаем 12 докладов по разным тематикам и ответим на ключевые вопросы, возникающие у бизнеса при внедрении ИИ. Никакой воды, только цифры, P&L, архитектура и реальные боли внедрения.
В конференции есть две опции участия:
• Бесплатная. При условии подписки на каналы спикеров. Здесь собраны только ребята, которых я сам читаю и на каналы каждого из которых у меня включены уведомления.
• Платная. Для тех, кто по каким-то причинам не хочет подписываться на каналы либо кому нужен сертификат о посещении конфы.
👉 Зарегистрироваться и забрать свой билет можно тут
🔥8❤5👍5