В проекте The Way of Code Рик Рубин в сооавторстве Anthropic предлагают не просто читать — они приглашают нас к сотворчеству. 81 медитация, вдохновлённая Дао дэ Цзином, сопровождаются визуальными образами, которые каждый может /modify с помощью Claude.
Это не о программировании в традиционном смысле и “vibe coding” не способ на "релаксе" повысить продуктивность.
Это коллективный поиск, где искусство интерпретируется и переосмысляется через AI. Кодирование настроения, в котором важны не синтаксис и логика, а интуиция и ощущение. Где каждый становится художником, создающим уникальную реплику цифрового произведения.
В эпоху пересечения технологий и искусства, The Way of Code предлагает новый взгляд на код как форму самовыражения и медитации. Это приглашение к диалогу между человеком и машиной, разумом и чувствами.
В контексте AI Mindset, этот проект напоминает нам, что технологии могут быть не только инструментом, но и партнёром в творчестве. Посредником между кодом и поэзией.
Это не о программировании в традиционном смысле и “vibe coding” не способ на "релаксе" повысить продуктивность.
Это коллективный поиск, где искусство интерпретируется и переосмысляется через AI. Кодирование настроения, в котором важны не синтаксис и логика, а интуиция и ощущение. Где каждый становится художником, создающим уникальную реплику цифрового произведения.
В эпоху пересечения технологий и искусства, The Way of Code предлагает новый взгляд на код как форму самовыражения и медитации. Это приглашение к диалогу между человеком и машиной, разумом и чувствами.
В контексте AI Mindset, этот проект напоминает нам, что технологии могут быть не только инструментом, но и партнёром в творчестве. Посредником между кодом и поэзией.
Код — это не только инструкции для машины. Это путь к пониманию себя
❤26🔥4🦄4
AI mindset {automation lab}
переосмысляя автоматизацию. от инструментов к мышлению
У нас новости! мы запускаем новую Лабораторию Осознанной Автоматизации с AI.
Несколько лет мы ковыряли работу со знанием с разных сторон: начинали с заметок, копались в Obsidian графах, строили голосовые интерфейсы, перебрали, кажется, весь зоопарк ноу-кода. И все больше убеждались: узкое место не выбор «правильного» сервиса, а способность управлять вниманием. Куда утекают часы? Что отдаём машине, а что лучше вернуть себе? Большинство «связок» в Make или n8n рождают новый слой рутины вместо облегчения. Знакомо?
Новая лаба выросла ровно из этих наблюдений. Четыре недели будем разбирать задачи от первых принципов, отделять смысл от механики и собирать цепочки «сигнал → агент → результат», которые живут без нашего участия. Многие говорят об инструментах, но упускают главное – способ мышления. Настоящая трансформация начинается с переосмысления процессов, а не с выбора сервиса. Это снова про mindset, это снова про AI, но теперь через призму более структурированной и формальной программы.
Что вас ждет внутри:
🎓 новый подход с фокусом на мышлении и стратегии, а не обзоре инструментов;
👥 команда экспертов и гостевые практики от лидеров продуктовых и ai-first команд;
📰 структурированная программа от базовых принципов к продвинутым сценариям;
🔃 практический формат с живыми воркшопами, разборами кейсов и человеческим общением.
Узнать все подробности можно у нашего бота (он тоже участник лабы):
🤖 [Загляните в бота, чтобы узнать детали]
Стартуем 23 июня.
Будем рады вас видеть на новом потоке!
🤖 AI Mindset
переосмысляя автоматизацию. от инструментов к мышлению
У нас новости! мы запускаем новую Лабораторию Осознанной Автоматизации с AI.
Несколько лет мы ковыряли работу со знанием с разных сторон: начинали с заметок, копались в Obsidian графах, строили голосовые интерфейсы, перебрали, кажется, весь зоопарк ноу-кода. И все больше убеждались: узкое место не выбор «правильного» сервиса, а способность управлять вниманием. Куда утекают часы? Что отдаём машине, а что лучше вернуть себе? Большинство «связок» в Make или n8n рождают новый слой рутины вместо облегчения. Знакомо?
Новая лаба выросла ровно из этих наблюдений. Четыре недели будем разбирать задачи от первых принципов, отделять смысл от механики и собирать цепочки «сигнал → агент → результат», которые живут без нашего участия. Многие говорят об инструментах, но упускают главное – способ мышления. Настоящая трансформация начинается с переосмысления процессов, а не с выбора сервиса. Это снова про mindset, это снова про AI, но теперь через призму более структурированной и формальной программы.
Что вас ждет внутри:
Узнать все подробности можно у нашего бота (он тоже участник лабы):
Стартуем 23 июня.
Будем рады вас видеть на новом потоке!
p.s. для тех, кто любит копнуть глубже...
и сперва досконально изучить всю концепцию — подробное описание философии и программы лаборатории есть на нашем сайте. Это для самостоятельного глубокого погружения... но честно? Быстрее и удобнее спросить всё у бота выше⬆️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
AI Mindset {bot}
бот для записи на лабораторию по автоматизации от проекта AI Mindset (@ai_mind_set)
🔥20🦄6👾5👍3❤2
AI и запахи
мои эксперименты с AI парфюмером
мне всегда было интересно связывать физическое и цифровое. Когда-то мы делали ювелирные украшения прямо на лабе, я генерировал образы через Midjourney... потом воплащали. В этот раз решил попробовать запах. Просто — собрать духи из доступных масел. Без особых знаний, но с вниманием к деталям.
и вот в эту глубоко интимную, физическую сферу мы вводим AI. Это как исследование границы между виртуальным и реальным. Reddit подсказал, Fragrantica вдохновила.
создал три аромата — каждый стал отдельным персонажем. Всё, как обычно: личный дневники Obsidian, эксперименты, попытки поймать ощущение в структуре. Все завязано на личную жизнь и какие-то понятные только мне переживания. Один из букетов — La Instinct d’Ambre — вышел почти как ольфакторная симфония: земля, мед, бессмертник, звон мяты и пепел розы. Но какая разница, что там в формуле? Важен сам процесс — когда алгоритмы помогают создавать запахи. Всё собиралось в Windsurf: каждый ингредиент, как капля, 35 нот и связи между ними. Арома-ноты — ноды , ароматы — map of content. На выходе есть система, которая может на лету советовать тебе что-то по конкретному букету, создавать аккорды и сильно персонализировать это.
ну ладно, это все игрушки, а что там реально по делу? Современные AI-системы в парфюмерии работают на нескольких уровнях:
👤 персонализированная парфюрия
платформа [Algorithmic Perfumery] от EveryHuman — первый в мире автомат, который создаёт духи под конкретного человека. Заполняешь опрос — AI генерирует формулу. Машина на месте физически смешивает парфюм из базы ингредиентов. Direct-to-consumer без посредников. Идея в том, что алгоритм может уловить психологию аромата, а не просто формулу.
🔃 молекулярный дизайн
[Osmo] (спин-офф Google Research) строит модель, которая предсказывает запах по химической структуре молекулы. Это шаг к полной “оцифровке” запахов, которую раньше считали невозможной — слишком комплексной и субъективной.
📈 виртуальные парфюмерные лаборатории
- Givaudan с платформой [Carto] — это AI-инструмент с сенсорными экранами, визуализирующий и предлагающий композиции из тысяч ароматов.
- Symrise + IBM = [Philyra] — генеративный AI, создающий новые формулы. Использовался для коммерческих духов O Boticário — первый случай, когда AI стал официальным соавтором в парфюмерной индустрии.
- [Aryballe] и другие разрабатывают цифровые “носы” — сенсоры, которые классифицируют запахи. Эти технологии уже тестируются в пищевой промышленности и бьюти-сфере.
запах — это телесно и субъективно. Это не строки кода. Это личный способ прочувствовать AI не как инструмент, а как соавтора. Не через тексты, а через руки, кожу, нос. Например, я хотел создать аромат с животными нотами — но не имел доступа к традиционным анималическим компонентам. AI подсказал комбинации растительных масел, которые дают схожую “грязь”: пачули, бессмертник, мирра, розмарин, мята. Это был уже не парфюм, а рассказ. Так появился Strelitzia — аромат, который не пахнет цветком, но передаёт его характер. Холодная независимость. Телесность без приторности. Это не про “женственный аромат”. Это про женщину, которая идёт босиком по бетонному полу и не спрашивает, куда.
и это все способ полюбить AI не как инструмент, а как среду. Через руки, нос и ошибки.
мои эксперименты с AI парфюмером
мне всегда было интересно связывать физическое и цифровое. Когда-то мы делали ювелирные украшения прямо на лабе, я генерировал образы через Midjourney... потом воплащали. В этот раз решил попробовать запах. Просто — собрать духи из доступных масел. Без особых знаний, но с вниманием к деталям.
и вот в эту глубоко интимную, физическую сферу мы вводим AI. Это как исследование границы между виртуальным и реальным. Reddit подсказал, Fragrantica вдохновила.
создал три аромата — каждый стал отдельным персонажем. Всё, как обычно: личный дневники Obsidian, эксперименты, попытки поймать ощущение в структуре. Все завязано на личную жизнь и какие-то понятные только мне переживания. Один из букетов — La Instinct d’Ambre — вышел почти как ольфакторная симфония: земля, мед, бессмертник, звон мяты и пепел розы. Но какая разница, что там в формуле? Важен сам процесс — когда алгоритмы помогают создавать запахи. Всё собиралось в Windsurf: каждый ингредиент, как капля, 35 нот и связи между ними. Арома-ноты — ноды , ароматы — map of content. На выходе есть система, которая может на лету советовать тебе что-то по конкретному букету, создавать аккорды и сильно персонализировать это.
ну ладно, это все игрушки, а что там реально по делу? Современные AI-системы в парфюмерии работают на нескольких уровнях:
платформа [Algorithmic Perfumery] от EveryHuman — первый в мире автомат, который создаёт духи под конкретного человека. Заполняешь опрос — AI генерирует формулу. Машина на месте физически смешивает парфюм из базы ингредиентов. Direct-to-consumer без посредников. Идея в том, что алгоритм может уловить психологию аромата, а не просто формулу.
[Osmo] (спин-офф Google Research) строит модель, которая предсказывает запах по химической структуре молекулы. Это шаг к полной “оцифровке” запахов, которую раньше считали невозможной — слишком комплексной и субъективной.
- Givaudan с платформой [Carto] — это AI-инструмент с сенсорными экранами, визуализирующий и предлагающий композиции из тысяч ароматов.
- Symrise + IBM = [Philyra] — генеративный AI, создающий новые формулы. Использовался для коммерческих духов O Boticário — первый случай, когда AI стал официальным соавтором в парфюмерной индустрии.
- [Aryballe] и другие разрабатывают цифровые “носы” — сенсоры, которые классифицируют запахи. Эти технологии уже тестируются в пищевой промышленности и бьюти-сфере.
запах — это телесно и субъективно. Это не строки кода. Это личный способ прочувствовать AI не как инструмент, а как соавтора. Не через тексты, а через руки, кожу, нос. Например, я хотел создать аромат с животными нотами — но не имел доступа к традиционным анималическим компонентам. AI подсказал комбинации растительных масел, которые дают схожую “грязь”: пачули, бессмертник, мирра, розмарин, мята. Это был уже не парфюм, а рассказ. Так появился Strelitzia — аромат, который не пахнет цветком, но передаёт его характер. Холодная независимость. Телесность без приторности. Это не про “женственный аромат”. Это про женщину, которая идёт босиком по бетонному полу и не спрашивает, куда.
и это все способ полюбить AI не как инструмент, а как среду. Через руки, нос и ошибки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤42🔥16🦄6👍2
Автоматизация не существует в отрыве от контекста
Автоматизация в чистом виде не представляет ценности. Никто не просыпается утром с мыслью "мне нужен чат-бот" или "хочу внедрить AI-агента". Эти технические концепции сами по себе пусты. Готовя нашу новую лабу по автоматизации, мы видим интересный сдвиг в мировосприятии. То, что раньше продавалось как инновация — "умный бот", "бизнес-процесс", "автоматизированная воронка" — превратилось в базовую инфраструктуру, которая должна быть невидимой и просто работать.
Рынок AI-инструментов стремительно коммодитизируется.
- Чат-боты: были отдельным продуктом за $1000 → стали встроенной функцией мессенджеров
- Голосовые AI-агенты: продавались за $2000 → теперь часть базового функционала платформ
- Генераторы контента: отдельная услуга за $400/месяц → функция в редакторе за $20/месяц
Настоящая магия начинается, когда вы перестаете думать об инструментах и начинаете думать о своей боли. Не о чужой, не о гипотетической, а о своей. Той самой, которая каждый день сидит занозой. Та дурацкая рутинная задача, которая бесит. Тот процесс, который заставляет вас копипастить из одного окна в другое и тихо ненавидеть свою работу.
Одно дело — купить «коробку», которая тупо собирает лиды. Совсем другое — спроектировать агента, который сам лезет по API в CRM, видит тег VIP у «Ромашки», парсит запрос на «счет-фактуру» и тут же отправляет вебхук в канал бухгалтерии. А на попытку менеджера написать клиенту в Telegram после шести — система просто блокирует отправку и ставит задачу на 9 утра.
Недавно общался с консультантом, который полностью изменил свою модель работы. Раньше он предлагал "настройку AI-агента" за $500. Теперь — "систему полного цикла взаимодействия с клиентом" за $10 000. По сути, он использует те же технологии, но фокус сместился с инструмента на задачу. Чтобы создать по-настоящему ценное решение, ему пришлось глубоко погрузиться в контекст клиента, понять его болевые точки, карту процессов, точки разрыва.
Нужен ли для этого консультант за десятку? Хороший вопрос. Сегодня фокус смещается от "как автоматизировать" к "что именно и зачем автоматизировать". От инструментов — к задачам. От готовых решений — к контекстуальному пониманию. Автоматизация становится личной. Она рождается из собственного опыта, из понимания своих процессов, из анализа своих данных. Она становится частью вас и вашего бизнеса, а не чем-то наложенным извне.
Подумайте: какая задача съедает у вас больше всего времени и не приносит радости? Где вы постоянно копируете данные из одного окна в другое? Какой процесс настолько вас достал, что вы готовы описать каждый его шаг по памяти? Вот он, ваш кандидат на автоматизацию.
И вот главный парадокс. Чем доступнее и универсальнее становятся технологии, тем более личным и кастомным должно быть решение.
Автоматизация в чистом виде не представляет ценности. Никто не просыпается утром с мыслью "мне нужен чат-бот" или "хочу внедрить AI-агента". Эти технические концепции сами по себе пусты. Готовя нашу новую лабу по автоматизации, мы видим интересный сдвиг в мировосприятии. То, что раньше продавалось как инновация — "умный бот", "бизнес-процесс", "автоматизированная воронка" — превратилось в базовую инфраструктуру, которая должна быть невидимой и просто работать.
Рынок AI-инструментов стремительно коммодитизируется.
- Чат-боты: были отдельным продуктом за $1000 → стали встроенной функцией мессенджеров
- Голосовые AI-агенты: продавались за $2000 → теперь часть базового функционала платформ
- Генераторы контента: отдельная услуга за $400/месяц → функция в редакторе за $20/месяц
Настоящая магия начинается, когда вы перестаете думать об инструментах и начинаете думать о своей боли. Не о чужой, не о гипотетической, а о своей. Той самой, которая каждый день сидит занозой. Та дурацкая рутинная задача, которая бесит. Тот процесс, который заставляет вас копипастить из одного окна в другое и тихо ненавидеть свою работу.
Одно дело — купить «коробку», которая тупо собирает лиды. Совсем другое — спроектировать агента, который сам лезет по API в CRM, видит тег VIP у «Ромашки», парсит запрос на «счет-фактуру» и тут же отправляет вебхук в канал бухгалтерии. А на попытку менеджера написать клиенту в Telegram после шести — система просто блокирует отправку и ставит задачу на 9 утра.
Недавно общался с консультантом, который полностью изменил свою модель работы. Раньше он предлагал "настройку AI-агента" за $500. Теперь — "систему полного цикла взаимодействия с клиентом" за $10 000. По сути, он использует те же технологии, но фокус сместился с инструмента на задачу. Чтобы создать по-настоящему ценное решение, ему пришлось глубоко погрузиться в контекст клиента, понять его болевые точки, карту процессов, точки разрыва.
Нужен ли для этого консультант за десятку? Хороший вопрос. Сегодня фокус смещается от "как автоматизировать" к "что именно и зачем автоматизировать". От инструментов — к задачам. От готовых решений — к контекстуальному пониманию. Автоматизация становится личной. Она рождается из собственного опыта, из понимания своих процессов, из анализа своих данных. Она становится частью вас и вашего бизнеса, а не чем-то наложенным извне.
Подумайте: какая задача съедает у вас больше всего времени и не приносит радости? Где вы постоянно копируете данные из одного окна в другое? Какой процесс настолько вас достал, что вы готовы описать каждый его шаг по памяти? Вот он, ваш кандидат на автоматизацию.
И вот главный парадокс. Чем доступнее и универсальнее становятся технологии, тем более личным и кастомным должно быть решение.
1👍28❤16🔥10🦄7👾3
Cила слабых связей
Я верю в силу слабых связей. В эпоху информационной избыточности, когда наши ленты забиты привычным, самые ценные идеи и прорывные инсайты приходят не из нашего ближнего круга. Они рождаются на пересечении разных миров — от людей с неожиданной оптикой, которые задают вопросы, о которых мы даже не задумывались.
Именно этот принцип — обогащение через «слабые связи» — мы заложили в основу нашей новой лаборатории осознанной автоматизации. Мы собрали людей, чьи мысли и опыт выходят за рамки стандартных инструкций и помогают увидеть, как AI на самом деле меняет нашу работу и мышление.
Гости этом потоке:
👤 Александр Орлов (управляющий партнер «Стратоплана», экс-менеджер Intel и Sun) – telegram
👤 Алексей Мельничек (сооснователь Content Hero, «Эмоциональной Гранулярности») – telegram
👤 Сергей Кадомский (экс-руководитель research & DS в Wargaming и growth в PandaDoc) – telegram
👤 Анна Лозицкая (12 лет растила стартапы Fibery, SplitMetrics, Onde) – telegram
Готовы копать вглубь? Это будет не просто про автоматизацию. Это будет про расширение контекста и создание новых связей.
AI Mindset🤖
Я верю в силу слабых связей. В эпоху информационной избыточности, когда наши ленты забиты привычным, самые ценные идеи и прорывные инсайты приходят не из нашего ближнего круга. Они рождаются на пересечении разных миров — от людей с неожиданной оптикой, которые задают вопросы, о которых мы даже не задумывались.
Именно этот принцип — обогащение через «слабые связи» — мы заложили в основу нашей новой лаборатории осознанной автоматизации. Мы собрали людей, чьи мысли и опыт выходят за рамки стандартных инструкций и помогают увидеть, как AI на самом деле меняет нашу работу и мышление.
Гости этом потоке:
тема: Как мы учили бота материться. Разработка образовательного бота для «Стратоплана»
это не просто история о создании чат-бота. Это рассказ о том, как научить код понимать живой контекст, ошибаться, учиться и становиться полноценным участником сложного образовательного процесса. Александр покажет, где заканчивается алгоритм и начинается настоящее инженерное искусство (и немного магии).
Тема: Как находить смысл в эпоху победившего ИИ?
Когда AI может делать почти всё, что остается человеку? Алексей погрузит нас в экзистенциальный вопрос нашего времени. Его лекция — это исследование силы человеческого интереса и коллективного интеллекта как последнего бастиона против тотальной оптимизации. Мы будем искать те смыслы, которые невозможно автоматизировать.
Тема: Управляемая случайность: как использовать AI для креативности.
AI — это идеальный исполнитель, который может запереть нас в пузыре предсказуемости. Сергей расскажет, как взломать эту систему. Как использовать технологии не для получения точных ответов, а для создания «управляемой случайности» (серендипности). Это разговор о том, как превратить AI из слуги в партнера по творческим открытиям.
Тема: AI-ассистент для стартапа: превращаем творческий хаос в голове фаундера в продукт.
Сознание фаундера — это ураган идей, страхов и инсайтов. Как этот внутренний хаос превратить в структуру, не убив магию? Анна покажет, как кастомный AI-ассистент становится «вторым мозгом» и собеседником, который помогает фаундеру вести диалог с самим собой, кристаллизовать мысли и превращать поток сознания в работающий продукт.
Готовы копать вглубь? Это будет не просто про автоматизацию. Это будет про расширение контекста и создание новых связей.
AI Mindset
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥20🦄9👍5🌚4👾3
Осознанная AI-автоматизация: как выбрать что автоматизировать, нейроотличная линза
Проблема не в инструментах — проблема в том, как мы выбираем, ЧТО автоматизировать.
Запартнёрилась с AI Mindset и Сашей Поваляевым для вебинара про осознанную автоматизацию — особенно для нас, нейроотличных.
Разберём
▪️ как понять, что стоит автоматизировать именно вам
▪️ почему стандартные советы не работают для СДВГ/аутичных людей
▪️ матрицу для принятия решений
🧇 16 июня, понедельник, 12:00 CET (Central European Time)
🎀 Бесплатно + Q&A в конце
🧴 Регистрация: https://lu.ma/y8ief98a
Проблема не в инструментах — проблема в том, как мы выбираем, ЧТО автоматизировать.
Запартнёрилась с AI Mindset и Сашей Поваляевым для вебинара про осознанную автоматизацию — особенно для нас, нейроотличных.
Разберём
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
AI Mindset
Восприятие мира через AI: от повседневных задач до глубоких инсайтов. Исследуем, как AI преображает мир. Вдохновение, знания, сообщество.
@alex_named
@alex_named
1❤13🔥5🦄5👍2
VC устали от SaaS и ищут людей, которые не умеют кодить
годами в Долине работала одна и та же схема: найди узкую проблему в B2B, сделай для нее SaaS, прикрути AI-фичу, продай подписку. Классика. Этот конвейер исправно производил «единорогов». Кажется, инвесторы порядком заебались читать питчи сотой копии Notion с «умным» поиском.
главный в мире акселератор Y Combinator недавно опубликовал свой «список желаний» [Requests for Startups], и это больше похоже не на список технологий, а на перечень гуманитарных проблем. Если посмотреть большинство их запросов, говорят о том призывают перестаньте просто писать код и разбраться, как устроен Человек и Мир.
мы копнули глубже и собрали небольшой отчет о том, как этот тренд отражается в реальных инвестициях (подробнее о нем — в конце). Если коротко: YC не одиноки. Фонды вроде a16z, Khosla Ventures, Sequoia и DCVC все чаще вкладывают в компании, которые решают проблемы не в браузере, а в реальном, грязном, физическом мире.
что это значит? Технология стала воздухом — она везде, и никого ей не удивить. Настоящим дефицитом стал контекст. Глубокое понимание не того, как работает система, а почему она работает именно так. А пока технари отчаянно ищут этот контекст, происходит встречное движение. Как мы уже писали в посте про Рика Рубина, люди, которые всегда работали со смыслами и «вайбом», получают в руки технологии.
Рубин говорит в недавнем звонке с a16z, что AI — это как панк-рок: тебе больше не нужны годы учебы в консерватории, чтобы выразить себя. Достаточно трех простых аккордов и четкого видения. И вот уже психологи, педагоги, ученые и художники начинают создавать продукты, не написав ни строчки кода.
происходит слияние двух миров:
1. Технари идут изучать психологию, социологию и антропологию, потому что понимают: без этого их продукты пусты.
2. Гуманитарии получают доступ к API и no-code, чтобы не просто писать статьи, а строить и менять мир напрямую.
рождается новый тип создателя — «продакт-философ». Человек, способный и глубоко понять боль пользователя, и набросать архитектуру системы для ее решения.
поэтому главный вопрос сегодня — не «заменит ли меня AI?», а «насколько глубоко я понимаю мир за пределами своего экрана... и в какой из этих миров я готов нырнуть с головой?»...
годами в Долине работала одна и та же схема: найди узкую проблему в B2B, сделай для нее SaaS, прикрути AI-фичу, продай подписку. Классика. Этот конвейер исправно производил «единорогов». Кажется, инвесторы порядком заебались читать питчи сотой копии Notion с «умным» поиском.
главный в мире акселератор Y Combinator недавно опубликовал свой «список желаний» [Requests for Startups], и это больше похоже не на список технологий, а на перечень гуманитарных проблем. Если посмотреть большинство их запросов, говорят о том призывают перестаньте просто писать код и разбраться, как устроен Человек и Мир.
они больше не ищут просто кодеров. Они ищут:
- Реформаторов для «Новой медицинской школы». Проблема не в отсутствии VR-тренажеров, а в культуре выгорания и замалчивания ошибок. Нужен кто-то, кто понимает психологию врачей и сможет пересобрать систему с нуля.
- Антропологов для «Устранения среднего менеджмента». Чтобы заменить менеджеров, нужно не дашборды пилить, а месяцами сидеть в офисах и разбираться, как на самом деле движется информация и решаются конфликты.
- Педагогов для «AI-тьютора». Главная сложность — не в алгоритмах, а в детской психологии. Как удержать внимание, как мотивировать, как не навредить?
мы копнули глубже и собрали небольшой отчет о том, как этот тренд отражается в реальных инвестициях (подробнее о нем — в конце). Если коротко: YC не одиноки. Фонды вроде a16z, Khosla Ventures, Sequoia и DCVC все чаще вкладывают в компании, которые решают проблемы не в браузере, а в реальном, грязном, физическом мире.
фонды вроде a16z и Sequoia вкладываются в стартапы...
которые снимают рутину с врачей, как Abridge или Freed, или создают для них AI-помощников для анализа медицинских исследований, как OpenEvidence. Они финансируют проекты вроде Hippocratic AI, создающего виртуальных медсестёр для решения проблемы нехватки персонала, и идут ещё глубже, поддерживая Recursion Pharmaceuticals в ускорении разработки лекарств. Этот фокус распространяется и на узкие, но критически важные области, как, например, ранняя диагностика аутизма у детей в Frontera Health.
Параллельно огромные деньги идут в ментальное здоровье: Slingshot AI строит первую фундаментальную модель для психологии, а Grow Therapy использует AI для персонализированного подбора терапевтов. Но тренд выходит далеко за рамки медицины. Инвесторы поддерживают KoBold Metals, которые ищут редкие металлы с помощью AI, Solugen, создающих «чистую» химию, и Synature, отслеживающих биоразнообразие по звукам леса. Даже цифровая безопасность личности становится полем для инвестиций, как в случае с Loti AI.
что это значит? Технология стала воздухом — она везде, и никого ей не удивить. Настоящим дефицитом стал контекст. Глубокое понимание не того, как работает система, а почему она работает именно так. А пока технари отчаянно ищут этот контекст, происходит встречное движение. Как мы уже писали в посте про Рика Рубина, люди, которые всегда работали со смыслами и «вайбом», получают в руки технологии.
Рубин говорит в недавнем звонке с a16z, что AI — это как панк-рок: тебе больше не нужны годы учебы в консерватории, чтобы выразить себя. Достаточно трех простых аккордов и четкого видения. И вот уже психологи, педагоги, ученые и художники начинают создавать продукты, не написав ни строчки кода.
происходит слияние двух миров:
1. Технари идут изучать психологию, социологию и антропологию, потому что понимают: без этого их продукты пусты.
2. Гуманитарии получают доступ к API и no-code, чтобы не просто писать статьи, а строить и менять мир напрямую.
рождается новый тип создателя — «продакт-философ». Человек, способный и глубоко понять боль пользователя, и набросать архитектуру системы для ее решения.
поэтому главный вопрос сегодня — не «заменит ли меня AI?», а «насколько глубоко я понимаю мир за пределами своего экрана... и в какой из этих миров я готов нырнуть с головой?»...
4❤50🔥17🦄12👍3
мы подготовили небольшой отчет c анализом VC фондов и тредов направленных на социальные и гуманитарные вызовы. Для тех, кто хочет копнуть глубже:
[AI для Человечества]
хочешь еще глубже? вот тебе Markdown на 100к знаков с 2мя deep reports на эту тему. Закинь в Gemini и поговори об него
🤖 AI mindset
[AI для Человечества]
хочешь еще глубже? вот тебе Markdown на 100к знаков с 2мя deep reports на эту тему. Закинь в Gemini и поговори об него
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Gemini
Gemini - Поиск AI-проектов в гуманитарной сфере
Created with Gemini
1❤31🔥10🦄5👍1
AI-автоматизация для Non-Profit: открываем бесплатные места
как вы уже знаете, 23 июня стартует наша Лаборатория осознанной автоматизации — пространство, где учатся создавать устойчивые AI-решения и мыслить системами вместо инструментов.
как всегда, мы открываем несколько бесплатных мест для представителей некоммерческих инициатив (NGO / Non-Profit).
👏 почему это важно?
некоммерческим проектам часто приходится делать много руками: сортировать данные вручную, пересылать сотни сообщений, искать волонтёров, мониторить соцсети. Всё это отнимает ресурсы от главного — реального воздействия на общественное благо. Мы считаем, что AI и грамотные подходы к автоматизации могут радикально облегчить жизнь таким проектам. Поэтому предлагаем вам присоединиться бесплатно.
➡️ что предлагаем (бесплатно):
- 4 недели практической работы с AI и no-code инструментами
- создание реальных автоматизаций под задачи вашей организации
- технологии: Make, n8n, ChatGPT/Claude API, Telegram-боты
- менторство от практиков, которые автоматизировали сотни процессов
⬅️ что ожидаем от вас:
- реальный социальный проект, которому нужна автоматизация
- готовность активно участвовать (это не запись для просмотра!)
- 6-10 часов в неделю на обучение и практику
- желание поделиться результатами с сообществом
подробности: [AI mindset non-profit]
p.s. это не благотворительность в чистом виде. Мы инвестируем в тех, кто готов учиться и применять знания для социальных изменений. You decide your own level of involvement — но если решили участвовать, то по полной. Поделитесь с теми НКО, кому автоматизация поможет масштабировать добрые дела. Если понимаешь ценность этого, можешь позволить себе участие, рассмотри его на коммерческой основе
как вы уже знаете, 23 июня стартует наша Лаборатория осознанной автоматизации — пространство, где учатся создавать устойчивые AI-решения и мыслить системами вместо инструментов.
как всегда, мы открываем несколько бесплатных мест для представителей некоммерческих инициатив (NGO / Non-Profit).
некоммерческим проектам часто приходится делать много руками: сортировать данные вручную, пересылать сотни сообщений, искать волонтёров, мониторить соцсети. Всё это отнимает ресурсы от главного — реального воздействия на общественное благо. Мы считаем, что AI и грамотные подходы к автоматизации могут радикально облегчить жизнь таким проектам. Поэтому предлагаем вам присоединиться бесплатно.
- 4 недели практической работы с AI и no-code инструментами
- создание реальных автоматизаций под задачи вашей организации
- технологии: Make, n8n, ChatGPT/Claude API, Telegram-боты
- менторство от практиков, которые автоматизировали сотни процессов
- реальный социальный проект, которому нужна автоматизация
- готовность активно участвовать (это не запись для просмотра!)
- 6-10 часов в неделю на обучение и практику
- желание поделиться результатами с сообществом
подробности: [AI mindset non-profit]
p.s. это не благотворительность в чистом виде. Мы инвестируем в тех, кто готов учиться и применять знания для социальных изменений. You decide your own level of involvement — но если решили участвовать, то по полной. Поделитесь с теми НКО, кому автоматизация поможет масштабировать добрые дела. Если понимаешь ценность этого, можешь позволить себе участие, рассмотри его на коммерческой основе
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
AI mindset {non-profit}
Лаборатория исследования AI для некоммерческих организаций. Мы в AI Mindset верим, что искусственный интеллект – это не просто модный тренд, а мощный инструмент для усиления социального влияния, личного развития и расширения творческих возможностей.
3❤30🔥15👍7
заметки как база данных
на прошлой неделе Airtable представил крупное обновление, сделав AI центром своей платформы. Теперь можно просто сказать «создай систему для управления кандидатами» — и встроенный AI-агент Omni самостоятельно сгенерирует структуру, интерфейс и контент... по сути, создаст небольшой SaaS-бизнес на базе ваших данных (с последним конечно будут вопросы).
в это же время Obsidian добавил поддержку баз данных, но здесь подход принципиально иной. База данных в Obsidian — это не закрытый формат, а специальный файл-представление, который собирает и отображает информацию из набора обычных markdown-файлов. Все метаданные (свойства, теги, даты) хранятся прямо в этих файлах в виде YAML-заголовков (frontmatter). Это чистый текст, который можно открыть где угодно.
главная идея такого подхода — в открытости. Ваша база знаний — это просто папка с текстовыми файлами, и вы не привязаны к конкретному инструменту. Obsidian — лишь один из способов взаимодействия с этими файлами, особенно удобный для ежедневных заметок и связывания мыслей.
к Obsidian уже сейчас легко подключать любые AI-модели через плагины (Smart Connections, Text Generator, Copilot), получая гибридный подход: локальные данные и внешние AI-сервисы. Но настоящая мощь открывается при работе с базой знаний как с локальной директорией в профессиональных AI-редакторах и IDE, таких как Cursor и Windsurf. Эти инструменты дают возможность проводить глубокий рефакторинг всей базы, задавать сложные запросы и находить неочевидные взаимосвязи между тысячами заметок.
более того, ваши заметки становятся полноценной программируемой платформой. С помощью агентных инструментов, таких как Claude Code, можно автоматизировать задачи: писать скрипты для анализа данных, обогащать заметки информацией из внешних API и даже создавать собственные приложения поверх своей базы знаний.
хотя на фоне AI-революции такой подход кажется шагом назад, в долгосрочной перспективе он может оказаться мудрее. Компании приходят и уходят, API меняются, сервисы закрываются, но текстовые файлы остаются. Когда не знаешь, какой продукт будешь делать через пару месяцев, лучше просто накапливать данные в открытом формате.
в итоге, идеальная стратегия на сегодня выглядит так: иметь единое локальное хранилище данных как «источник правды». Для конкретных, хорошо структурированных задач можно использовать облачные решения вроде Airtable. Но ядро вашей базы знаний, которое растет и меняется вместе с вами, должно оставаться под вашим полным контролем. Это дает свободу, уверенность в сохранности данных и возможность быстро мигрировать между инструментами.
на прошлой неделе Airtable представил крупное обновление, сделав AI центром своей платформы. Теперь можно просто сказать «создай систему для управления кандидатами» — и встроенный AI-агент Omni самостоятельно сгенерирует структуру, интерфейс и контент... по сути, создаст небольшой SaaS-бизнес на базе ваших данных (с последним конечно будут вопросы).
в это же время Obsidian добавил поддержку баз данных, но здесь подход принципиально иной. База данных в Obsidian — это не закрытый формат, а специальный файл-представление, который собирает и отображает информацию из набора обычных markdown-файлов. Все метаданные (свойства, теги, даты) хранятся прямо в этих файлах в виде YAML-заголовков (frontmatter). Это чистый текст, который можно открыть где угодно.
главная идея такого подхода — в открытости. Ваша база знаний — это просто папка с текстовыми файлами, и вы не привязаны к конкретному инструменту. Obsidian — лишь один из способов взаимодействия с этими файлами, особенно удобный для ежедневных заметок и связывания мыслей.
к Obsidian уже сейчас легко подключать любые AI-модели через плагины (Smart Connections, Text Generator, Copilot), получая гибридный подход: локальные данные и внешние AI-сервисы. Но настоящая мощь открывается при работе с базой знаний как с локальной директорией в профессиональных AI-редакторах и IDE, таких как Cursor и Windsurf. Эти инструменты дают возможность проводить глубокий рефакторинг всей базы, задавать сложные запросы и находить неочевидные взаимосвязи между тысячами заметок.
более того, ваши заметки становятся полноценной программируемой платформой. С помощью агентных инструментов, таких как Claude Code, можно автоматизировать задачи: писать скрипты для анализа данных, обогащать заметки информацией из внешних API и даже создавать собственные приложения поверх своей базы знаний.
хотя на фоне AI-революции такой подход кажется шагом назад, в долгосрочной перспективе он может оказаться мудрее. Компании приходят и уходят, API меняются, сервисы закрываются, но текстовые файлы остаются. Когда не знаешь, какой продукт будешь делать через пару месяцев, лучше просто накапливать данные в открытом формате.
в итоге, идеальная стратегия на сегодня выглядит так: иметь единое локальное хранилище данных как «источник правды». Для конкретных, хорошо структурированных задач можно использовать облачные решения вроде Airtable. Но ядро вашей базы знаний, которое растет и меняется вместе с вами, должно оставаться под вашим полным контролем. Это дает свободу, уверенность в сохранности данных и возможность быстро мигрировать между инструментами.
5❤41👍15🔥11🦄1
одна искренняя рекомендация
иногда мне кажется, что этот канал можно переименовать в «Obsidian Mindset». Мы говорим о нем постоянно, но каждый раз есть веская причина.
Дима Лаухин, соавтор одной из наших лаб и ведущего курса по Obsidian. Без преувеличения, один из лучших экспертов по Obsidian в ру-сообществе. Сейчас он запускает полностью обновленный, еще более системный курс.
новая версия стала ещё более системной:
- все уроки перезаписаны на свежей версии Obsidian.
- упор на методологию и практику, а не только на технические аспекты.
- новые уроки по автоматизации и интеграции с другими сервисами.
- свежие шаблоны и множество «живых» сценариев.
>> описание тут
промокод:
старт: 21 августа
важно понимать разницу в фокусе. Наша Лаборатория — это больше про практическое исследование связки Obsidian и AI. Курс Димы — это фундаментальное и глубокое погружение в сам инструмент, его механику и методологию, чтобы выстроить идеальный «второй мозг» с нуля.
на этом канале никогда не было и, надеюсь, не будет рекламы. Это тот самый случай, когда я искренне рекомендую то, в чем уверен
иногда мне кажется, что этот канал можно переименовать в «Obsidian Mindset». Мы говорим о нем постоянно, но каждый раз есть веская причина.
Дима Лаухин, соавтор одной из наших лаб и ведущего курса по Obsidian. Без преувеличения, один из лучших экспертов по Obsidian в ру-сообществе. Сейчас он запускает полностью обновленный, еще более системный курс.
новая версия стала ещё более системной:
- все уроки перезаписаны на свежей версии Obsidian.
- упор на методологию и практику, а не только на технические аспекты.
- новые уроки по автоматизации и интеграции с другими сервисами.
- свежие шаблоны и множество «живых» сценариев.
>> описание тут
промокод:
AIMINDSET дает -20%старт: 21 августа
важно понимать разницу в фокусе. Наша Лаборатория — это больше про практическое исследование связки Obsidian и AI. Курс Димы — это фундаментальное и глубокое погружение в сам инструмент, его механику и методологию, чтобы выстроить идеальный «второй мозг» с нуля.
на этом канале никогда не было и, надеюсь, не будет рекламы. Это тот самый случай, когда я искренне рекомендую то, в чем уверен
3❤27👍13🌚4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ритуал в эпоху технологий
как AI помогает вернуть творчество в нашу жизнь
мы постоянно говорим о том, как технологии спасут нас от рутины и дадут наконец-то заняться творчеством. Кажется, стоит лишь автоматизировать задачи — и сразу появится долгожданное пространство для музыки, творчества или написания книги. Но происходит ли это реально?
пустое время пугает. Чистый холст, свободный вечер без задач — всё это приводит нас в ступор. Мало освободить время — надо еще суметь им распорядиться. Способность к творчеству — это мышца. И у многих из нас она атрофировалась за годы цифрового серфинга и гонки за продуктивностью. Мы не можем просто «переключиться» из режима менеджера в режим художника. Мозг так не работает. Ему нужен мост, переход... ритуал перехода.
но в поисках этого ритуала мы почему-то смотрим не туда. Мы с воодушевлением слушаем тех-пророков, ожидая от них гайдов по устройству мира. Будто Сэм Альтман и др tech bro знают о структуре вдохновения больше, чем нишевый художник с двадцатилетним стажем ежедневной практики. Мы погрязаем в промптах, весах и моделях... ожидаем гайдов, курсов, лабораторий и метрик эволюции... но в этой технической абстракции забываем, что мудрость — не в инструменте, а в руке мастера.
ритуалы — это нечто гораздо большее, чем просто регулярные действия. Это своего рода входная дверь в особое состояние сознания и осмысленности. Художники и музыканты прекрасно знают об этом феномене: кто-то пьет кофе перед началом работы над картиной; кто-то запускает любимый трек перед записью песни; другой автор включает airplane mode на телефоне ровно на час каждое утро перед началом письма. Последовательность шорткатов на компьютере это тоже ритуал, если продолжаешь делать его внимательно.
настоящий смысл использования AI сегодня не просто в том, чтобы автоматизировать задачи быстрее других или придумать ещё один инструмент продуктивности. Он в способности услышать себя среди шума современной жизни. Здесь ключевую роль играет мудрость тех людей, кто уже создал свои собственные ритуалы. AI может упаковать многолетний опыт профессионалов во что-то доступное каждому из нас каждый день – маленькие практики с глубокими смыслами внутри них. Так возникает синергия между человеческой мудростью (опытом выстраивания продуктивных состояний) и возможностями технологий (адаптацией под конкретного человека). Это и есть настоящая точка изменений.
мне близко это ощущение внутренней борьбы между желанием заняться творчеством и чувством невозможности сделать это из-за постоянной загруженности рутиной. Я вижу огромный потенциал именно такого подхода: использовать AI не просто ради эффективности, а чтобы создавать осмысленные моменты тишины внутри перегруженного дня.
возможно, мы все упускаем главный шаг. Прежде чем AI освободит нас для творчества, он должен помочь нам заново научиться быть творческими. Помочь выстроить те самые ритуалы, которые мы растеряли в погоне за продуктивностью.
🤖 Alex P
как AI помогает вернуть творчество в нашу жизнь
мы постоянно говорим о том, как технологии спасут нас от рутины и дадут наконец-то заняться творчеством. Кажется, стоит лишь автоматизировать задачи — и сразу появится долгожданное пространство для музыки, творчества или написания книги. Но происходит ли это реально?
пустое время пугает. Чистый холст, свободный вечер без задач — всё это приводит нас в ступор. Мало освободить время — надо еще суметь им распорядиться. Способность к творчеству — это мышца. И у многих из нас она атрофировалась за годы цифрового серфинга и гонки за продуктивностью. Мы не можем просто «переключиться» из режима менеджера в режим художника. Мозг так не работает. Ему нужен мост, переход... ритуал перехода.
но в поисках этого ритуала мы почему-то смотрим не туда. Мы с воодушевлением слушаем тех-пророков, ожидая от них гайдов по устройству мира. Будто Сэм Альтман и др tech bro знают о структуре вдохновения больше, чем нишевый художник с двадцатилетним стажем ежедневной практики. Мы погрязаем в промптах, весах и моделях... ожидаем гайдов, курсов, лабораторий и метрик эволюции... но в этой технической абстракции забываем, что мудрость — не в инструменте, а в руке мастера.
ритуалы — это нечто гораздо большее, чем просто регулярные действия. Это своего рода входная дверь в особое состояние сознания и осмысленности. Художники и музыканты прекрасно знают об этом феномене: кто-то пьет кофе перед началом работы над картиной; кто-то запускает любимый трек перед записью песни; другой автор включает airplane mode на телефоне ровно на час каждое утро перед началом письма. Последовательность шорткатов на компьютере это тоже ритуал, если продолжаешь делать его внимательно.
настоящий смысл использования AI сегодня не просто в том, чтобы автоматизировать задачи быстрее других или придумать ещё один инструмент продуктивности. Он в способности услышать себя среди шума современной жизни. Здесь ключевую роль играет мудрость тех людей, кто уже создал свои собственные ритуалы. AI может упаковать многолетний опыт профессионалов во что-то доступное каждому из нас каждый день – маленькие практики с глубокими смыслами внутри них. Так возникает синергия между человеческой мудростью (опытом выстраивания продуктивных состояний) и возможностями технологий (адаптацией под конкретного человека). Это и есть настоящая точка изменений.
мне близко это ощущение внутренней борьбы между желанием заняться творчеством и чувством невозможности сделать это из-за постоянной загруженности рутиной. Я вижу огромный потенциал именно такого подхода: использовать AI не просто ради эффективности, а чтобы создавать осмысленные моменты тишины внутри перегруженного дня.
возможно, мы все упускаем главный шаг. Прежде чем AI освободит нас для творчества, он должен помочь нам заново научиться быть творческими. Помочь выстроить те самые ритуалы, которые мы растеряли в погоне за продуктивностью.
эта статья воодушевлена разговором с основателем платформы персонализированных творческих практик – Journey.now. Рад, что такие продукты появляются на рынке.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
9❤48👍16🦄8🔥6
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
физика автоматизации
главный триггер автоматизации — это физическая реальность
"что ты будешь делать, освободив все время?"... в этот момент часто повисает неловкая пауза...
мы все уверены, что как только освободится пара лишних часов, тут же начнём писать книги, читать важные статьи или заниматься чем-то по-настоящему значимым. Но посмотри вокруг себя прямо сейчас: чем наполнено твоё время между так называемыми продуктивными блоками работы?
ты можешь построить идеально работающий флоу, чтобы не сидеть на очередном звонке. Получаешь свободный час... и обнаруживаешь себя на кухне, методично нарезающим дыню. Кто-то даже называет это "искусством простой жизни" или "медитативным процессом". Но честнее будет сказать, что это просто понятное, физическое действие, которое защищает от вопроса "а что дальше?".
это происходит, потому что мы боимся тишины между делами. Поэтому заполняем освободившееся время активностями, которые кажутся полезными, но по сути — способ избежать настоящего выбора. Мы не готовы делегировать задачи другимлюдям агентам, думая, что никто не сделает это качественно. Мы просто увязаем в повторяющихся задачах, потому что боимся признать, что кто-то может делать их лучше нас.
настоящая цель автоматизации не в том, чтобы сделать максимально много всего за единицу времени. Она в том, чтобы перестать заниматься ерундой совсем. Освободив пространство жизни от бесполезных процессов и шума — цифрового или физического — мы начинаем слышать собственные желания и потребности.
начинать стоит с физического пространства, но часто не так, как мы думаем. Стол завален "срочными" бумагами, кровать не заправлена, в холодильнике хаос, который заставляет каждый раз заново думать о еде. Пока вокруг бардак, любые цифровые автоматизации будут работать через раз. Но и я тут не для того, чтобы сказать о важности бытовой рутины. Идея того что нужно сначала организовать идеальное пространство, а потом начать работать — это самый изощрённый вид прокрастинации. Мы все время к чему-то готовимся, так и не начинаем делать. А ведь самое сложное — это не делать то, что понятно.
когда тянет сделать еще пару бытовых дел перед тем, как сесть за сложный workflow, можно просто "не делать ничего" и посмотреть, что начнет ломаться. Просто монотонно наблюдать, как что-то будет рушиться — как будет забиваться буфер модели или переполняться ведро мусора... как будут отваливаться api ключи или доставка товара за пару десятков евро придёт на чужой адрес, и ты будешь разбираться с этим полдня.
большинство "критичных" дел оказываются не критичными. Просто не делай то, что не твое. Это сложно, но скорее всего, есть человек, который сделает это лучше тебя.
один из участников нашей лабы довел это до совершенства. У него работают люди по 5 часов в день: нарезают помидоры, упаковывают в контейнеры, убирают, закупают продукты. Он даже написал гайд, как правильно нарезать дыню для своих помощников. Потому что понял: его задача не в том, чтобы быть лучшим нарезальщиком дыни. Его задача — заниматься тем, что никто кроме него не сделает.
может быть, нарезание дыни — это действительно твоя форма медитации. Может быть, именно в этом процессе рождаются идеи. Тогда не автоматизируй его. Автоматизируй то, что мешает тебе дойти до дыни. все остальное — техника. Скрипты, интеграции, вебхуки и RAG-и — просто инструменты. Но прежде чем хвататься за инструменты, подумай об архитектуре. Архитектуре своей жизни.
возможно, весь смысл автоматизации в том, чтобы создать немного больше пустого пространства. Той самой творческой пустоты, из которой рождаются действительно важные вещи. Дождаться тишины и посмотреть, что в ней проявится само.
🤖 Alex P
главный триггер автоматизации — это физическая реальность
"что ты будешь делать, освободив все время?"... в этот момент часто повисает неловкая пауза...
мы все уверены, что как только освободится пара лишних часов, тут же начнём писать книги, читать важные статьи или заниматься чем-то по-настоящему значимым. Но посмотри вокруг себя прямо сейчас: чем наполнено твоё время между так называемыми продуктивными блоками работы?
ты можешь построить идеально работающий флоу, чтобы не сидеть на очередном звонке. Получаешь свободный час... и обнаруживаешь себя на кухне, методично нарезающим дыню. Кто-то даже называет это "искусством простой жизни" или "медитативным процессом". Но честнее будет сказать, что это просто понятное, физическое действие, которое защищает от вопроса "а что дальше?".
это происходит, потому что мы боимся тишины между делами. Поэтому заполняем освободившееся время активностями, которые кажутся полезными, но по сути — способ избежать настоящего выбора. Мы не готовы делегировать задачи другим
настоящая цель автоматизации не в том, чтобы сделать максимально много всего за единицу времени. Она в том, чтобы перестать заниматься ерундой совсем. Освободив пространство жизни от бесполезных процессов и шума — цифрового или физического — мы начинаем слышать собственные желания и потребности.
"the physical environment is the strongest trigger for any kind of automation"
начинать стоит с физического пространства, но часто не так, как мы думаем. Стол завален "срочными" бумагами, кровать не заправлена, в холодильнике хаос, который заставляет каждый раз заново думать о еде. Пока вокруг бардак, любые цифровые автоматизации будут работать через раз. Но и я тут не для того, чтобы сказать о важности бытовой рутины. Идея того что нужно сначала организовать идеальное пространство, а потом начать работать — это самый изощрённый вид прокрастинации. Мы все время к чему-то готовимся, так и не начинаем делать. А ведь самое сложное — это не делать то, что понятно.
когда тянет сделать еще пару бытовых дел перед тем, как сесть за сложный workflow, можно просто "не делать ничего" и посмотреть, что начнет ломаться. Просто монотонно наблюдать, как что-то будет рушиться — как будет забиваться буфер модели или переполняться ведро мусора... как будут отваливаться api ключи или доставка товара за пару десятков евро придёт на чужой адрес, и ты будешь разбираться с этим полдня.
большинство "критичных" дел оказываются не критичными. Просто не делай то, что не твое. Это сложно, но скорее всего, есть человек, который сделает это лучше тебя.
один из участников нашей лабы довел это до совершенства. У него работают люди по 5 часов в день: нарезают помидоры, упаковывают в контейнеры, убирают, закупают продукты. Он даже написал гайд, как правильно нарезать дыню для своих помощников. Потому что понял: его задача не в том, чтобы быть лучшим нарезальщиком дыни. Его задача — заниматься тем, что никто кроме него не сделает.
может быть, нарезание дыни — это действительно твоя форма медитации. Может быть, именно в этом процессе рождаются идеи. Тогда не автоматизируй его. Автоматизируй то, что мешает тебе дойти до дыни. все остальное — техника. Скрипты, интеграции, вебхуки и RAG-и — просто инструменты. Но прежде чем хвататься за инструменты, подумай об архитектуре. Архитектуре своей жизни.
возможно, весь смысл автоматизации в том, чтобы создать немного больше пустого пространства. Той самой творческой пустоты, из которой рождаются действительно важные вещи. Дождаться тишины и посмотреть, что в ней проявится само.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5❤52🔥22👍14🦄8
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
когнитивная операционная система
openAI вчера [17.07] представила ChatGPT Agent – ключевой релиз, объединяющий Operator и Deep Research в единую модель. Теперь чат-бот может выполнять сложные задачи в браузере, использовать терминал, API и коннекторы к Gmail и GitHub. Впервые AI массово получает возможность не просто отвечать, но действовать: создавать презентации, управлять файлами, автоматизировать задачи по расписанию. Мы ждали браузер, но получили агентскую функциональность, которая решает вопрос иначе.
браузеры перестают быть "окном" в интернет. Они превращаются в активных участников, способных выполнять задачи вместо пользователя. Это новая парадигма, где граница между браузером и операционной системой размывается.
агентные браузеры – реальный сдвиг в работе с интернетом. Но если смотреть без розовых очков, ключевые изменения происходят у пары игроков. Я протестировал два браузера — Dia (The Browser Company) и Comet (Perplexity).
📎 Comet — браузер от Perplexity, который максимально интегрирует AI-помощника в серфинг. Он умеет отвечать на контекстные вопросы, анализировать контент страниц и автоматизировать действия вроде планирования задач или совершения покупок. Comet ориентирован на приватность и минимализм: локальное хранение данных и четкая функциональность без лишней сложности. Самое интересное, что есть доступ к Spaces, куда можно загрузить личную базу знаний и опираться на это в запросе к странице.
📎 Dia — браузер, который понимает контекст. Он парсит вкладки, вытаскивает шаблоны из почты, ставит задачи в календарь, анализирует заметки — без копипаста между приложениями. Самая крутая функциональность — это skills – мини-программы (custom promts) и глубокая интеграция c историей браузера. Все очень красиво и стильно.
📎 экосистема смежных решений
- ai бараузеры Opera Neon, Fellou, Genspark, Agentic Browser, Strawberry – пробуют разные форматы: мультиагентные платформы, deep search, облачная автоматизация. Многие просто допродают сервисы поверх базового хромоподобного браузера.
- chrome-плагины (HARPA, Gemini, ChatGPT for Google, Brave Leo) – • компромиссное решение для тех, кто не хочет менять привычный интерфейс. Они добавляют AI-функции в Chrome, автоматизируют поиск, мониторинг, написание текстов, но всегда зависят от архитектуры браузера и редко дают целостный опыт.
- протоколы OpenAI Operator, Computer Use от Anthropic – это уже не браузеры, а агенты, которые работают поверх браузера или даже вне его, управляя действиями в интернете и на компьютере напрямую.
- лаунчеры типа Raycast AI это уже уровень операционной системы, где браузер становится просто одним из источников данных, а вся автоматизация и взаимодействие с интернетом происходят через универсальный интерфейс, команды и кастомные сценарии.
браузер как протокол
зачем вообще браузер? Он становится не конечной точкой, а инфраструктурой для передачи данных между агентами и человеком. Raycast уже получает информацию из любого источника — неважно, где она хранится. В будущем браузер растворится: станет слоем для AI-агентов, голосовых ассистентов, визуальных интерфейсов.
кто победит — неясно. Возможно, Comet и Dia станут стандартом, а может, системные агенты абстрагируют браузер полностью. Ясно одно: это борьба за посредничество между человеком и цифровой экосистемой. Возможно, самая важная битва десятилетия.
p.s. я писал эту статью в Dia, искал факты через Comet, проверял в Obsidian с Opus 4. Сам пока остаюсь на дефолтном Dia как самом красивом, что немаловажно для меня, хоть и слегка упрощенном браузере с одной из лучших продуктовых команд на рынке, в которую я сильно верю.
🤖 Alex P
openAI вчера [17.07] представила ChatGPT Agent – ключевой релиз, объединяющий Operator и Deep Research в единую модель. Теперь чат-бот может выполнять сложные задачи в браузере, использовать терминал, API и коннекторы к Gmail и GitHub. Впервые AI массово получает возможность не просто отвечать, но действовать: создавать презентации, управлять файлами, автоматизировать задачи по расписанию. Мы ждали браузер, но получили агентскую функциональность, которая решает вопрос иначе.
браузеры перестают быть "окном" в интернет. Они превращаются в активных участников, способных выполнять задачи вместо пользователя. Это новая парадигма, где граница между браузером и операционной системой размывается.
агентные браузеры – реальный сдвиг в работе с интернетом. Но если смотреть без розовых очков, ключевые изменения происходят у пары игроков. Я протестировал два браузера — Dia (The Browser Company) и Comet (Perplexity).
- ai бараузеры Opera Neon, Fellou, Genspark, Agentic Browser, Strawberry – пробуют разные форматы: мультиагентные платформы, deep search, облачная автоматизация. Многие просто допродают сервисы поверх базового хромоподобного браузера.
- chrome-плагины (HARPA, Gemini, ChatGPT for Google, Brave Leo) – • компромиссное решение для тех, кто не хочет менять привычный интерфейс. Они добавляют AI-функции в Chrome, автоматизируют поиск, мониторинг, написание текстов, но всегда зависят от архитектуры браузера и редко дают целостный опыт.
- протоколы OpenAI Operator, Computer Use от Anthropic – это уже не браузеры, а агенты, которые работают поверх браузера или даже вне его, управляя действиями в интернете и на компьютере напрямую.
- лаунчеры типа Raycast AI это уже уровень операционной системы, где браузер становится просто одним из источников данных, а вся автоматизация и взаимодействие с интернетом происходят через универсальный интерфейс, команды и кастомные сценарии.
браузер как протокол
зачем вообще браузер? Он становится не конечной точкой, а инфраструктурой для передачи данных между агентами и человеком. Raycast уже получает информацию из любого источника — неважно, где она хранится. В будущем браузер растворится: станет слоем для AI-агентов, голосовых ассистентов, визуальных интерфейсов.
кто победит — неясно. Возможно, Comet и Dia станут стандартом, а может, системные агенты абстрагируют браузер полностью. Ясно одно: это борьба за посредничество между человеком и цифровой экосистемой. Возможно, самая важная битва десятилетия.
p.s. я писал эту статью в Dia, искал факты через Comet, проверял в Obsidian с Opus 4. Сам пока остаюсь на дефолтном Dia как самом красивом, что немаловажно для меня, хоть и слегка упрощенном браузере с одной из лучших продуктовых команд на рынке, в которую я сильно верю.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4🔥36❤14🦄7👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
проектный менеджмент в эпоху AI
вчера с Сергеем два часа сидели и выбирали, на чем делать проекты в AI Mindset Space (позже расскажем). Не от скуки, а потому что старые подходы к project management просто сломались. Когда половина задач генерируется AI из транскриптов встреч, а другая половина автоматизируется через API — классическое планирование спринтов уже не работает.
тестировали Linear, Motion, пытались забыт Notion, ClickUp, Asana. Постепенно поняли: ищем не таск-менеджер, а операционную систему для AI-команды. И обнаружили несколько интересных категорий.
🔢 классические PM тулы с AI-погремушками
ClickUp, Asana, Wrike... + AI — попытки старых платформ адаптироваться к AI-эре. ClickUp Brain обещает AI Project Manager, который создает progress updates и превращает голос в задачи. Asana Intelligence фокусируется на goal tracking и smart templates. Wrike добавил AI Risk Prediction.
проблема — legacy архитектура. Пытаются натянуть AI на интерфейсы для ручного управления. Мы отказались от ClickUp именно поэтому — слишком много кликов, мало автоматизации.
🤖 автономные PM тулы
главный сдвиг — от reactive к predictive management. AI не просто помогает с задачами, он становится полноценным участником команды, способным видеть паттерны, которые человек упускает. Из всего этого research выкристаллизовались принципы, которые хотелось бы реализовать:
контекстная осведомленность — AI должен понимать не только задачи, но и людей. Знать, что Сергей эффективнее с техническими задачами утром, а Ирина лучше делает community management после обеда. Планировать с учетом этого.
предиктивное планирование — хочется, чтобы система предвидела проблемы, а не реагировала на них. AI анализирует паттерны команды и предупреждает: "При текущем velocity релиз сдвинется на неделю. Предлагаю перераспределить задачи."
автономное исполнение — AI не просто помогает планировать, но и выполняет рутину: создает встречи, отправляет напоминания, обновляет статусы, генерирует отчеты. Без участия человека.
🔢 наш эксперимент
мы остановились на связке Linear + Obsidian + n8n и собираем гибридную архитектуру. Linear для roadmap развития экосистемы нового сообщества (Space → Society → State), Obsidian как knowledge base участников, custom AI-агенты на n8n для автоматизации. Хотим настроить pipeline:
project management превращается в операционную систему для мышления команды. Интересно посмотреть, кто первым это поймет и реализует.
🤖 Alex P
вчера с Сергеем два часа сидели и выбирали, на чем делать проекты в AI Mindset Space (позже расскажем). Не от скуки, а потому что старые подходы к project management просто сломались. Когда половина задач генерируется AI из транскриптов встреч, а другая половина автоматизируется через API — классическое планирование спринтов уже не работает.
тестировали Linear, Motion, пытались забыт Notion, ClickUp, Asana. Постепенно поняли: ищем не таск-менеджер, а операционную систему для AI-команды. И обнаружили несколько интересных категорий.
ClickUp, Asana, Wrike... + AI — попытки старых платформ адаптироваться к AI-эре. ClickUp Brain обещает AI Project Manager, который создает progress updates и превращает голос в задачи. Asana Intelligence фокусируется на goal tracking и smart templates. Wrike добавил AI Risk Prediction.
проблема — legacy архитектура. Пытаются натянуть AI на интерфейсы для ручного управления. Мы отказались от ClickUp именно поэтому — слишком много кликов, мало автоматизации.
Height (жаль, что закрылся) был первым, кто додумался до "автономного project management". AI-агенты сами обновляли статусы, назначали исполнителей, создавали subtasks. Как junior PM в команде. Сейчас Dart и HiveMind продолжить эту ветку эвалюции. Dart предсказывает bottlenecks за недели до появления. HiveMind генерирует полные project plans из одного промпта за 15 секунд. Мы тестировали такие подходы для образовательных программ — впечатляет, но нужна серьезная настройка под контекст.
Linear зацепил нас не как "умная и модная Jira", а как платформа, где AI — невидимый слой между намерением и исполнением. Cycles вместо спринтов, Triage Inbox для автоприоритизации, API-first архитектура. Всё под агентные системы. Главное: можно делать кастомные интеграции через API. AI-агенты автоматически создают задачи из транскриптов встреч, анализируют velocity команды, предлагают оптимизации roadmap. Semantic search по базе задач через агентов. Самое главное, что все, что не нужно, можно скрыть.
Motion — интересный кейс эволюции. Начинали как AI-календарь, теперь пытаются стать полноценной PM-платформой. "Calendar-native project management" казался прорывным — планирование прямо в контексте времени. Но недавний пивот в multifunctional tool разочаровал. Интерфейс стал водоворотом полупрозрачных радужных иконок. Непонятно, найдешь ли нужную фичу в следующем релизе.
главный сдвиг — от reactive к predictive management. AI не просто помогает с задачами, он становится полноценным участником команды, способным видеть паттерны, которые человек упускает. Из всего этого research выкристаллизовались принципы, которые хотелось бы реализовать:
контекстная осведомленность — AI должен понимать не только задачи, но и людей. Знать, что Сергей эффективнее с техническими задачами утром, а Ирина лучше делает community management после обеда. Планировать с учетом этого.
предиктивное планирование — хочется, чтобы система предвидела проблемы, а не реагировала на них. AI анализирует паттерны команды и предупреждает: "При текущем velocity релиз сдвинется на неделю. Предлагаю перераспределить задачи."
автономное исполнение — AI не просто помогает планировать, но и выполняет рутину: создает встречи, отправляет напоминания, обновляет статусы, генерирует отчеты. Без участия человека.
мы остановились на связке Linear + Obsidian + n8n и собираем гибридную архитектуру. Linear для roadmap развития экосистемы нового сообщества (Space → Society → State), Obsidian как knowledge base участников, custom AI-агенты на n8n для автоматизации. Хотим настроить pipeline:
KRISP transcript → AI summary → Linear API → автоматическое создание задач. Интегрировать с календарем, создать шаблоны для образовательных проектов. С этого месяца пробуем не открывать Notion — всё делать в Obsidian и специализированных инструментах.project management превращается в операционную систему для мышления команды. Интересно посмотреть, кто первым это поймет и реализует.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
15🔥50❤16🦄8👾2