БУшное будущее и технологическая инициация

мы живем в будущем из научной фантастики 90-х, но почему-то используем его как улучшенную версию позавчерашнего дня. Посмотрите, как большинство работает с ChatGPT — как с умным поисковиком. Claude используют для написания писем. Midjourney — для генерации стоковых картинок с поплывшим текстом. Cursor для... build shit nobody needs in 2 hours.

есть такое понятие — БУшное будущее, "used future". Когда мы некритично наследуем чужие представления о том, каким должно быть завтра. Все ждали робота-домработника из "Джетсонов", а получили возможность создавать Custom GPTs, которые знают контекст всей твоей жизни и комментируют его с позиции Канта. Но многие до сих пор пытаются использовать эти инструменты для "оптимизации продуктивности" — мечты менеджера из 2010-х.

в нашей практике с mindset-ом происходит интересная трансформация. Люди приходят с четкими запросами — автоматизировать, делегировать, масштабировать. А потом мы спрашиваем: как ты хочешь чувствовать себя, работая с машинным интеллектом через пять лет? И ответы меняются. Кто-то говорит про джазовую импровизацию с нейросетью. Кто-то — про философские диалоги с Claude в три ночи. Кто-то хочет создать AI-версию себя из прошлого и спорить с ней о принятых решениях.

это все больше похоже на технологическую инициацию, а не образование. Это момент, когда ты перестаешь следовать чужим roadmap'ам. Вместо структурированной базы знаний в Obsidian создаешь живую систему с AI-интеграцией между папками в finder. Это не эффективно с точки зрения традиционного knowledge management. Зато это честно с точки зрения того, как работает познание — через блуждание, случайные связи, неожиданные инсайты.

самое интересное начинается, когда люди перестают использовать технологии "правильно". Это не про эффективность в классическом понимании. Это про новые способы существования с машинным интеллектом. Мы все еще пытаемся жить в будущем, которое придумали для нас в прошлом. Настоящее будущее начинается с отказа от унаследованных представлений. С готовности быть неэффективным, нелогичным, странным в своем взаимодействии с технологиями. Потому что именно там, в этой странности, рождаются практики, о которых футуристы прошлого даже не могли мечтать.

🤖 Alex P

пульсация проекта и чувство времени

с 10:00 два с половиной часа с core-командой грумили в Linear. Разбирали задачи по треку планирования, подняли пару технических тем. Funny thing — чем больше структурируем AI-планирование, тем больше понимаем, что машины отлично справляются с логикой, но совершенно не чувствуют пульс проекта. "начал встречу с настроением типа: 'пиздец, все проебал, сроки пропущены...'. Проходит встреча такая, ну, вроде тут можно и подзабить, а тут вроде как и подконтролим" (контекст кстати, прямой цитатой подтянул MCP клода из Obsidian)

после обеда выпил декаф с Владимиром Меркушевым в центре Лиссабона... что-то живое, человеческое. Есть что-то в физическом присутствии, что не передается через экран. Он кстати автор канала "Продукторий", неплохо пишет про продуктовый менеджмент. Разговорились о том, как AI меняет работу продактов. Владимир еще в 2019 писал про необходимость понимать AI — тогда это было про data science команды. Сейчас GenAI переворачивает все.

интересная мысль родилась во время разговора. Современные PM работают в странном одиночестве. С одной стороны, AI-ассистенты умеют планировать спринты, анализировать метрики, генерировать отчеты. С другой стороны, эти машины фундаментально одиноки — не понимают, что значит выпить кофе с коллегой и почувствовать проблемы проекта "кожей".

получается парадокс. Мы делегируем рутину AI, но при этом все острее ощущаем потребность в человеческой интуиции. Model Context Protocol может объединить все инструменты в единый контекст, но не может заменить чувство проекта.

в Linear даже есть отдельная категория PULSE — пытаемся понять, насколько получится ее очеловечить. Пока AI структурирует данные, мы можем заниматься тем, что действительно важно — чувствовать время проекта, его ритм, моменты когда что-то идет не так.

завтра снова Linear, снова планирование. Но теперь понимаю — самое важное происходит между задач. В ощущении пульса команды, в интуиции о том, что проект "дышит".

🤖 Alex P

AI Mindset Lab F25 — осенний батч
лаборатория нового мышления в эпоху AI

мы позаимствовали структуру Y Combinator — не случайно. Как YC создает пространство для экспериментов со стартапами, мы создаем лабораторию для экспериментов с мышлением в эпоху AI. AI Mindset Lab — это не курс по инструментам, это лаборатория-пространство для совместных экспериментов.

📈 траектория трансформации
программа состоит из двух частей: основного курса, который проходят все участники, и треков для глубокого погружения в выбранную тему. Мы идём от технологии к жизни: от точных запросов к системам, от систем — к привычкам и вниманию, и дальше — к реализации и публикации.

prompt >> context >> mind >> life

сначала мы учимся говорить с AI {prompt}. затем выстраиваем долгий диалог {context}, давая партнеру память и понимание картины. освоив диалог, направляем его внутрь — превращаем в инструмент для работы с мышлением {mind}. и наконец, выносим новый образ мышления вовне, в жизнь и творчество {life}.

🔃что нового в батче F25

после 7 итераций мы технологически переродились:
- AI-powered онбординг — персональный ассистент с первого дня
- живая база знаний с 500+ промптами и кейсами прошлых батчей
- автоматизированные buddy-пары — система подбирает партнера для практики
- smart random coffee — еженедельные встречи для кросс-опыления идей

📰программа и треки:

помимо базовой структуры воркшопов, office hours и коворкингов, у нас есть специализированные доменные треки, которые ведут представители индустрии и работающих продуктов. Параллельно с основной программой (с 2 по 4 неделю) вы можете выбрать один из углубленных треков для более персонализированного обучения. Каждый трек включает живые встречи, материалы, чат поддержки и индивидуальные консультации

- AI coaching — создание инструментов для работы с людьми. ведет практикующий коуч с опытом интеграции AI в терапевтическую практику
- AI planning — системы продуктивности нового поколения. ведет CPO из технологической компании
- vibe-coding — программирование через диалог, без написания кода. ведет creative technologist
- AI creative — генеративное искусство и новые формы выражения. ведет AI-художник с выставками в галереях

➡️ гибкость участия

от 3 до 20 часов в неделю — выбираете сами. Программа построена так, чтобы подходить всем — и тем, кто может уделить много времени, и тем, у кого его меньше. базовая структура включает воркшопы, office hours и коворкинги. дальше выбираете глубину погружения:

- минимум (3-5ч): основные воркшопы + ключевые материалы
- оптимум (8-12ч): + выбранный трек + работа с buddy
- максимум (15-20ч): + все треки + менторство + Demo Day проект

👥 команда и форматы

у нас команда практиков из разных областей — от технических экспертов до коучей и художников. Каждую неделю ведет отдельный спикер, специализирующийся на конкретной дисциплине.

мы также вводим новые форматы: планируются еще лаборатории до конца года (Research, Vibe-coding, Productivity...), и мы запускаем подписку visionary '25 до когда 2025 года для тех, кто хочет быть в курсе всех наших экспериментов и получать доступ к материалам.

🕔 почему именно сейчас

- конец эры ChatGPT-туториалов. все умеют писать промпты. конкурентное преимущество — в системном AI-мышлении
- компании ищут AI-natives. проверяют способность мыслить в парадигме AI, а не знание инструментов
- окно возможностей закрывается. кто сформирует ментальные модели сейчас — будет определять правила игры
- сообщество решает. в одиночку освоите 10% возможностей. в группе практиков — откроете неожиданное

старт: 1 сентября 2025

это лаборатория для тех, кто понимает: будущее не в том, чтобы AI заменил человека, а в том, чтобы человек и AI научились думать вместе.

🤖[подать заявку на отбор]

p.s. и как в YC говорят: "we fund people, not ideas". Мы тоже выбираем людей, с которыми хотим строить будущее

4 способа представить AI
AMA с создателями
ЧТ в 18:00 CET

что если AI — это не набор инструментов для оптимизации, а способ исследовать новые формы мышления и творчества? в лаборатории мы подходим к технологиям как к пространству для экспериментов. не "как использовать AI для", а "что происходит, когда человеческое сознание встречается с алгоритмическим". каждый трек — это отдельное исследование этой встречи.

помимо основной программы, запускаем четыре направления углубленного изучения, каждый с отдельным спикером, со своей картиной мира и траекторией.

👥 coaching track: внутренний мир через AI с Анной Лозицкой
исследование себя через технологии.

Анна покажет, как создать персональную экосистему AI-коучинга, где алгоритмы становятся зеркалом для самопознания. От voice-to-text биографий до локальных моделей для максимальной приватности — каждый найдет свой путь к диалогу с собой через AI.

• создание Master Document через голосовые заметки — ваша жизнь становится контекстом
• экспорт переписок из Telegram, почты для понимания ваших паттернов
• библиотека промптов для работы с эмоциями и целями
• локальные модели (Ollama, LM Studio) для полной приватности
• персональные Telegram-боты для ежедневной рефлексии

🔃 planning track: операционная система жизни с Алёной Квашниной
превращение хаоса в систему через AI-мышление.

Алёна научит создавать персональных AI-ассистентов, которые не просто планируют, а понимают ваш контекст, циклы продуктивности и долгосрочные цели. Аавтоматизация декомпозиции, интеграция с жизненными ритмами.

• автоматическая декомпозиция больших целей на выполнимые шаги
• интеграция с календарями, Notion, Todoist через API
• извлечение action items из встреч и голосовых заметок
• системы для работы с персональной базой знаний
• контекстное планирование с учетом энергетических циклов

🐈 creative track: искусство как исследование с Аней Ставенски
творчество через призму "Алгоритмического Зеркала".

Аня проведет через мультимедийные эксперименты — от Midjourney до Suno AI, где технологии становятся партнерами в создании, а не просто инструментами. Каждый проект — это исследование границ между человеческим и машинным творчеством.

• концепция "Алгоритмического Зеркала" — AI как отражение внутреннего мира
• визуальное искусство: Midjourney, Stable Diffusion, ControlNet
• генеративное видео: Runway ML, Pika Labs
• AI-музыка: Suno AI, Udio для создания саундтреков
• мультимедийные инсталляции, объединяющие все элементы

💬 vibe-coding track: программирование как диалог с Сергеем Хабаровым и Василием Глебовым

создание без барьеров входа. Философия vibe-coding — это когда код рождается из диалога с AI, а не из механического изучения синтаксиса. От первой веб-страницы до production-ready приложения через естественное общение с технологиями.

• программирование естественным языком через Bolt.new, Lovable, Cursor
• создание приложений с базами данных без знания SQL
• API интеграции через диалог с AI
• персональные coding assistants как pair programming партнеры
• современный deployment на Vercel, Netlify одной командой

каждый трек проходит недели 2-4 лаборатории как отдельная программа с живыми встречами. мы как обычно over delivering...

---

в ЧТ в 18:00 CET (19 MSK) мы проводим AMA (ask me anything) сессию с частью спикеров треков, участниками лаборатории и основателями.

это возможность услышать, как мы думаем о технологиях. Не как о продуктах для повышения эффективности, а как о пространстве для исследования новых форм сознания и творчества. мы честно верим, что это не коммерческий проект, а попытка построить иной подход к восприятию AI.

приходите с вопросами о методах нашей работы или просто познакомиться с сообществом. сессия пройдет здесь, в Telegram.

политеистический AI
почему будущее принадлежит пантеону, а не единому AI богу

одна из самых сильных идей Баладжи, которая меняет взгляд на будущее AI — концепция политеистического AI. Пока многие ждут единого всемогущего AGI (своего рода "монотеистический AI"), но данные показывают другое. Мы видим не одного доминирующего "бога", а целый пантеон — OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Llama. Каждый со своим характером и сферами влияния.

баланс сил вместо диктатуры. Это похоже не на приход единого бога, а на появление олимпийских богов — у каждого свои возможности, разногласия, территории. Что это значит практически?

здоровая конкуренция вместо монополии. У нас всегда есть выбор, чьими "мозгами" пользоваться для конкретной задачи. Во-вторых, безопасность через децентрализацию — множество независимых AI-центров лучше защищают от "злого сверхразума", чем единая точка отказа.

человек как системный архитектор. Роль смещается от пользователя AI к архитектору AI-систем. Ценность не в знании одной модели идеально, а в понимании, как комбинировать возможности разных "богов". Один AI для анализа, другой для синтеза, третий для визуализации — в пересечениях рождаются неожиданные решения.

в нашей концепции AI mindset – это архитектура взаимодействия с множественными AI. Не поклонение "идеальному" инструменту, а навык оркестрации разных систем под задачи.

новая AI-грамотность не техническая, а архитектурная. Понимание не того, как работает нейросеть, а того, как разные AI взаимодействуют между собой и с человеческим мышлением. Мы становимся не жрецами одного храма, а мудрецами, знающими, к какому "богу" обратиться в нужный момент.

практические следствия. Политеистический мир AI означает сложность, многополярность, конкуренцию. И это хорошо. Вместо ожидания единого "правильного" решения — богатая экосистема инструментов мышления. Вместо дихотомии "человек против AI" — симбиоз архитектора и специализированных исполнителей.

мы готовим к такому будущему. Учим не пользоваться AI, а мыслить с AI. Не подчиняться одному алгоритму, а управлять пантеоном. Мир AI будет сложным, многополярным и конкурентным. И это хорошо. Наша задача — научиться жить и строить в этом новом пантеоне.

deep review. пятница
🤖 Alex P

🤖 отчет №1 из лаборатории AI Mindset Space
собрали. показываем.

месяц назад мы запустили закрытое комьюнити AI Mindset Space. никакой воды – только то, что мы реально собрали, сломали и поняли за последний месяц в виде рассылки на Substack

наш коллективный мозг работает. система n8n → Obsidian → Linear автоматом превращает созвоны в задачи и знания. Кирилл Олейниченко показал, как это выглядит изнутри — каждое слово с митинга становится частью общей базы знаний.

➡️ читайте полный отчет и забирайте идеи

📰 что внутри:
– наш коллективный мозг: полный разбор системы, которая автоматом превращает созвоны в задачи и знания (n8n → Obsidian → Linear).
– vibe-кодинг в действии: веб-читалка «Bookov», созданная за 3 часа.
– cвой арт-директор: постер-генератор на Figma Make, который знает все о Баухаусе.
– контекст-инжиниринг: история о том, как создать уникальный парфюм из трехлетней переписки.

👥 при участии: [Кирилл Олейниченко], [Рэй Свитла], [Сергей Хабаров], [Илья Макаров], [Николай Сенин], [Александр Поваляев]

research как универсальный навык

research. Как слышу это слово — в голове сразу картинка: аналитики с маркерами, университетские кафедры, стопки бумаг. В общем, не секси, но определенный нарратив. Но в каком-то смысле купить билеты, сравнить квартиры, выбрать детский сад — это тоже все research. Мы постоянно что-то исследуем, просто не называем это красивым словом.

раньше research был привилегией больших корпораций. R&D отделы, команды аналитиков, дорогие базы данных. Сейчас R&D может быть задачей на неделю, после которой бизнес меняется кардинально. Выбор машины на выходные или или анализ нового рынка — задачи примерно одинаковой сложности до определенного уровня абстракции.

но мы уже не зависим от годовых отчетов и сами создаем research под себя. Есть целый пласт инструментов, буквально все крупные провайдеры сделали какую-то версию deep research . Google, ChatGPT, Perplexity, Claude... нажал кнопку – получил report в структурированном виде со ссылками . Не важно, какая тема: как варить куриный бульон по кето-протоколу и как это влияет лично на мое здоровье (анализы внутри контекста) или как устроен рынок люксовых яхт — времени занимает примерно столько же.

главная фишка не в том, чтобы кликнуть кнопку "deep research" и получить ответ. А в том, чтобы формировать требования к анализу, дать нужный контекст для ресерча. Без этих требований будет таким же generic, как любой ответ от AI. Нужен контекст, нужны гайдлайны для research, нужна структура задач.

инструменты есть, информация доступна. Остается навык правильно это использовать. Research стал универсальным навыком, который работает везде — от личных решений до бизнес-стратегий.

📣 завтра в 18:00 покажем, как [навести порядок в research с AI] – открытая встреча нашего закрытого сообщества. Приходите, если тема зашла.

context lab — среда
🤖 Alex P

INVITE
for AI Mindset Research Lab

вчера была трансляция про research с AI. Честно — чувствую какую-то интересную игру. Как в начале романа Азимова, когда герои впервые сталкиваются с чем-то неведомым. Не понимают масштаба. Не видят всей картины. Но чувствуют — что-то меняется.

собрались люди, которые не просто пользуются инструментами. Они перестраивают способ мышления. И это заметно. Как психоисторики из foundation, которые видят паттерны там, где другие видят хаос. Смотрите, что происходит. Участники показывали, как настроили автоматический сбор данных из YouTube-роликов. Как создали синтетических респондентов из архивов интервью. Как превратили браузер dia-invite в персональную исследовательскую станцию — настоящий центр управления знаниями.

если оставить литературные метафоры, к нам пришло сто человек, которые как-то заинтересованы в исследованиях обогащения мира вокруг себя. И честно — я горжусь тем, что на корпоративном вебинаре можно было говорить про неведомое, синтетических респондентов и прочее с минимальным дроп-рейтом. Это уже не dyor нарратив как способ взять условную ответственность. Это про "жить в режиме постоянного исследования". Кстати, пока мы тут про Азимова — комета сomet-invite пролетела. Нас узнают как лидеров мнений в этой области не случайно. Мы не просто рассказываем про инструменты. Мы помогаем выстроить мышление.

именно об этом AI Mindset Research Lab — 4-недельная лаборатория, где research становится парадигмой, а не просто навыком

80% времени на практику, 20% на теорию. Каждый строит AI-процесс под свой рынок и получает обратную связь по ходу работы.

📝 программа:
- неделя 1: от идеи к дизайну исследования (Custom GPTs для брифа)
- неделя 2: поиск и сбор данных (кастомные агенты, Deep Research)
- неделя 3: анализ и синтез (RAG-системы, предотвращение искажений)
- неделя 4: экосистема и масштабирование (полный пайплайн)

🗓 формат встреч:
- workshops: вторники 18:00 CET (1,5 часа теория + практика)
- research podcast: пятницы 18:00 CET (ответы на вопросы)
- automation tips: туториалы по автоматизации (асинхронно)
- demo-день: презентация ваших проектов

🔃 что получите за 4 недели:
- персональную рисерч-машинку, которая экономит 15-25 часов в неделю
- RAG-систему для "разговора" со всей базой ваших данных
- автоматизацию от брифа до презентации результатов
- понимание, где AI усиливает результат, а где лучше классические методы

[INVITE] – регистрация по ссылке

старт: 9 сентября 2025

мультиконтекстное управление стеком
когда заметки становятся операционной системой

вчера полдня провозился с настройкой MCP + TickTick + Linear. казалось бы, очередная попытка "оптимизировать workflow", потому что прикольно. Но в итоге получилось кое-что неожиданное интересное

context: есть воркшоп про планирование в рамках трека AI mindset, где обсуждали GTD и гибкие системы обработки входящих задач. есть транскрипт этого разговора в Obsidian (автоматически собирается через Krisp + zapier). есть команда в Linear, где нужно создать задачи по итогам недавних звонков. и есть личный TickTick для управления собственными процессами. обычно это три разных контекста, три разных инструмента, три разных способа работы с информацией. но через MCP (Model Context Protocol) получилось собрать это в единую систему, где AI может читать заметки, анализировать транскрипты и создавать задачи в нужных местах.

workflow: AI прочитал транскрипт воркшопа, выделил ключевые инсайты про систему планирования (единая корзина для входящих, гибкая адаптация GTD, автоматизация через Telegram-ботов), затем на основе других транскриптов команды создал четыре высокоприоритетных задачи в Linear с подробными описаниями и назначил их на нужных людей. остальное забрал личный TickTick.

но главное даже не в технике. во-первых, Windsurf сам установил себе MCP через терминал, потому что из коробки они не запустились. Во-вторых, на базе контекста звонка я проанализировал свою структуру задач. Система стала работать как extension мышления. Раньше приходилось держать в голове контекст трех встреч, помнить кому что назначить, переключаться между инструментами. Делать какие-то саммери, высылать. Теперь просто описываешь задачу голосом. Система сама находит нужное в заметках >> и отправляет нужную задачу.

казалось бы, какая заезженная фраза — "это меняет отношение к заметкам". Но в очередной раз – еще меньше структуры, еще меньше тегов и связей. summary уже никому не нужен. Транскрипт в каком-то смысле можно даже не открывать — кто их вообще успевает читать при восьми звонках в день? теперь просто говоришь вечером: "подбей итоги, раскидай задачи". и система сама разбирается, что куда. Да, вероятно это и overkill — в идеале все должно распределяться автоматически. Но ручной режим пока дает лучшее понимание того, как работает твой workflow и где реальная ценность.

например, когда создавались задачи про AI Mindset Space, система автоматически подтянула контекст из транскрипта встречи с одним фондом, поняла расхождение в видении (ты планировал кейсы от экспертов, они ожидали хакатон), и сформулировала задачу именно про прояснение этого расхождения...

мультиконтекстное управление: один запрос активирует знания из разных источников, анализирует связи, выполняет действия в нужных инструментах. Для knowledge work это критично. контекст — это все. Команда, несколько проектов, разные инициативы, исследования... Человеческая память сдается. инструменты требуют постоянного переключения внимания. Мультиконтекстный подход решает это через делегирование памяти AI. никаких папок с тегами. просто конвенция naming-а и определенные ритуалы сбора данных плюс автоматизация — этого хватает, чтобы подтянуть нужный контекст. В крайнем случае — семантический поиск.

в результате получаешь не банальную автоматизацию, а расширение собственных когнитивных возможностей. хотя если честно, автоматизировать тут особо нечего. Или не хочется. Скорее это среда, где все рождается из простого голосового запроса.

context lab. среда
🤖 Alex P

когда AI становится методом замедления

вчера выкачал одним запросом 250 тысяч символов в досье человека, чтобы собрать его digital twin. Достаточно быстро... но куда эта скорость?

раньше казалось – скорость и замедление это противоположности. Включил турбо-режим или медитация... а лучше даже объединить это. Оторванная от традиций медитации, максимально эффективно обходящая все этические границы. AI помогает действовать быстро или mindfulness замедляет процессы. Одно из двух.

но появился новый опыт. Разговаривали недавно на треке про коучинг, про то, как мы балансируем в этой гонке, как полностью принимаешь скорость эпохи, проживаешь её до конца – она сама начинает замедляться. Как в той физике времени, где скорость света становится пределом и время начинает растягиваться. Сколько можно впихнуть в себя фокусированного внимания? Сколько решений принять за день? Сколько лабораторий провести? Сколько context-switching'а выдержит моя психика? И где тот предел, после которого скорость сама превращается в практику замедления?

когда доходишь до своего предела – скорость перестает быть просто скоростью. Начинаешь чувствовать каждое переключение между задачами. Каждый момент принятия решения. Каждый микро-стресс от информационной перегрузки. Каждый вдох между промптами. Хочется навайбкодить инструмент — квадратик, который заставляет дышать, пока выполняется запрос. Скорость становится зеркалом границ. И парадоксально – это знание замедляет. Теперь не просто несёшься вперёд, а осознанно выбираешь когда ускориться, когда притормозить.

словил себя на том, что работаю с AI не быстрее, а... точнее. Дикция меняется; язык становится другим. Раньше забрасывал Claude длинными запросами, надеясь на магию. Теперь делаю паузу перед каждым промптом. Спрашиваю себя — а что именно я хочу получить? Даже отхожу от экрана. И эта секундная пауза делает весь процесс быстрее. Может быть, дело не в управлении скоростями. А в принятии парадокса. Когда ты полностью в скорости – ты замедляешься. Когда полностью в замедлении – ускоряешься. Как дыхание.

в технологическую эпоху это особенно видно. AI даёт возможность думать со скоростью света. Groq генерирует тексты быстрее, чем читаешь. Gemini обрабатывает контексты размером с книгу за секунды. Но чем быстрее работают инструменты, тем важнее становится способность остановиться и выбрать – а нужно ли это вообще?

может, секрет в том, чтобы научиться бегать так, чтобы остановка была не преградой для скорости, а её естественным продолжением. Или хотя бы ходить. Да даже 23 минуты осознанного шага – забираем себе, как говорили мы на треке ai coaching, а остальные тяжелые мысли подгружаем ассистенту. Да, хотя бы даже неосознанного. Просто шага...

deep review. пятница
🤖 Alex P

транскрипция звонков и гличевый джаз
как мы упаковали YouTube-workflow в Claude

многие критикуют меня за то, что тексты звучат слишком генеративно. Программно. Но рубрика context lab как раз про это — про эксперименты на стыке человеческого и машинного мышления. Про то, как найти жизнь в процессах, которые кажутся автоматическими.

недавно создал гайд по AI транскрибаторам для лаборатории. И пока его оформлял, столкнулся с тем, что сам процесс оформления занимает приличную часть времени. Плюс я достаточно критичен к стилям — хотелось сделать всё в едином формате.

конечно, пошёл сначала хардкорным путём: собрал правила описания, сделал их на базе транскрипта и самого видео. Создал rule для Windsurf, которое можно вызывать для создания контента. Но этот процесс никому не передашь. Суть инструкции {rule} именно в том, чтобы её можно было кому-то отдать. Не агенту, так человеку. Или хотя бы попробовать это сделать. Поэтому создал Claude артефакт — инструмент, где можно вставить SRT файл и получить готовое описание в нашем стиле.

началось с простого: взял файл с правилами, который мы используем в проектах. Там всё расписано — от структуры заголовков до формата тайм-кодов. Но правила это одно, а воплощение в жизнь — совсем другое. Нужен был интерфейс, который бы не просто применял шаблон, а понимал контекст видео.

первая итерация была классической: поле для загрузки SRT-файла, кнопка "генерировать", результат. Работало, но ощущалось как очередной скучный конвертер. А мне хотелось, чтобы процесс был... живее. И вот я добавил музыку — программно генерируемый гличевый джаз с импровизационными переходами между аккордами, которые создают ощущение, что что-то действительно происходит. Пока Claude обрабатывает транскрипт, играет эта музыка, и весь процесс становится не ожиданием, а частью творческого акта.

джазовая генерация работает по определённым паттернам — рандомизированные аккордовые прогрессии, глитчевые переходы, смена тональностей. Это меняет весь тон процесса: от технического описания совсем машинного до абсолютно человеческого текста. Очень прикольно разряжает обстановку и делает процесс чем-то уникальным.

интерфейс сделал максимально простым — как в YouTube Studio. Два поля: заголовок и описание. Пока они не сгенерированы, поля неактивны. Загружаешь файл, запускается процесс, появляется прогресс-бар (красный, в стиле наших дизайн-принципов), играет музыка — и через 15 секунд получаешь готовый результат.

музыка оказалась не просто украшением. Она создаёт правильное настроение для процесса — не механическое применение правил, а творческое взаимодействие с AI. Пока играет джаз, чувствуешь, что происходит что-то живое, не автоматическое.

в итоге получили инструмент, который решает очень простую задачу (стандартизация YouTube-контента), но делает это с душой. Правила остаются правилами, но их применение становится частью творческого процесса.

[вот что получилось] – можно ↔️customize его под себя.

ps. да, я пишу тексты с помощью AI. Не вижу в этом неуважения к подписчикам и мне кажется, что в этом больше жизни, чем в тех паттернах заложенных в нашу голову когда-то на базе 50 рандомных книг русской литературы. Context lab — экспериментальный формат про игру с контекстом, здесь мы исследуем, как AI меняет рабочие процессы, не теряя при этом человечность

{context lab}. среда
🤖 Alex P

технологическая инициация
как AI убивает традиционное образование

я охуел, честно. 44 академических live часа — это больше, чем может вмещать в себя человек. Cтолько контента мы прогнали через людей за 4 недели лабы. Я представляю себе владельца пары бизнесов, по совместительству родителя, который днём тушит операционные пожары, а ночью сидит на наших live-сессиях.

этот формат ближе к ритуалу, чем к обучению. Знание можно получить из бесконечной полки предзаписанных курсов, а здесь ты проживаешь технологический переход. Строишь стек, проверяешь его на себе, наблюдаешь где ломается задуманный процесс.

self-paced как иллюзия образования
эта неделя окончательно добила миф "запишем курс и масштабируем". Self-paced работает для истории архитектуры или биографии Пушкина, но не для AI. Это не тот "on the bleeding edge", о котором мы так мечтали. Версии инструментов меняются, промпты становятся короче, интерфейсы прыгают. И главное – люди покупают "чтобы потом пройти". Потом никогда не наступает. Вместо трансформации остаётся чувство вины и переполненные закладки agentic браузера. Приходишь учиться AI. Тебе говорят — «смотри, вот ChatGPT, вот Claude, вот Midjourney, вот еще 47 инструментов». Ты думаешь — класс, сейчас стану суперменом. А через месяц понимаешь — знаешь про всё, не умеешь ничего.

что происходит у нас: факты недели
- лёгкий вход: запускаем саппорт-группы по бытовым сценариям и короткие встречи раз в две недели. кейс решается прямо в чате, без Obsidian и MCP, задача – привыкнуть думать через ai.
- первая платная точка – небольшой чек за практику «я могу», дальше групповая программа за с ручным сопровождением, верхний уровень — advanced-коворкинг (2 часа, помидорки, личный разбор).
- рабочие группы собираем вокруг конкретных задач – медиалаб, контент-автопилот, founder os. цикл 3–4 недели, общий стек, измеримый результат. наш Space начинает работать

технологическая инициация — что это
в философском смысле это не передача знаний, а ритуал перехода. Мне нравится эта метафора. Сам что-то подобное сейчас переживаю. Человек входит как пользователь, выходит как создатель собственной ai-системы.

раньше мы называли инициацией момент, когда человек впервые пробует(поймет) ai. сейчас вижу её как трёхслойный процесс:
1/ диагностика — определить, где ты находишься и что болит
2/ инструментация — подобрать минимальный стек, который можно вывезти и не сломаться – personal OS
3/ ассоциация — прикрепить эти инструменты к реальным задачам и привычкам.
если пропустить хотя бы один слой, всё превращается в self-paced отложку

рабочие группы – часть этой логики. Человек приходит с конкретной задачей («система контент-дистрибуции», «персональный OS для команды», «автоматизация онбординга»), работает в маленьком кругу, получает живой разбор и параллельно вписывает новые действия в расписание. Короткие циклы позволяют проходить инициацию по спирали: делаешь шаг, закрепляешь, поднимаешься на следующую ступень.

AI-образование находится в точке кризиса роста…да вообще все образование. Продукт не важен. Старые методы не работают, но ещё не нашли новые... и это захватывающий момент — быть частью этого поиска...

deep review. пятница
🤖 Alex P

от записи к артефакту
как превратить записанное занятие в отчуждаемый продукт

вчера провели воркшоп по продуктивности на Mac — микроавтоматизация, горячие клавиши, AI-интеграция. Полтора часа демонстраций, живой разбор инструментов, от системных text replacements до продвинутого Raycast. Стандартная ситуация: есть видео, есть транскрипт, остается вопрос — что с этим делать дальше?

обычно получается либо статический PDF, либо просто ссылка на YouTube. Но хотелось попробовать создать что-то интерактивное — когда контент становится платформой, а не документом.

началось с простого: взяли транскрипт воркшопа, выделили ключевые таймкоды (введение в микроавтоматизацию, системные настройки, Raycast demo, AI-интеграция), разметил каждый блок. Но вместо обычного PDF решили сделать интерактивный HTML-гайд с встроенным YouTube видео.

техническая реализация:
- встроенное YouTube видео с YouTube API интеграцией
- 12 тематических секций с точными таймкодами из транскрипта
- клик по любой секции → автоматический переход к нужному моменту
- автоматическая подсветка активной секции во время просмотра
- прогресс-бар с отображением текущего прогресса
- горизонтальный скролл секций под видео

но самое интересное в связке инструментов. Через Windsurf + MCP связал Obsidian (где хранились заметки воркшопа) с Netlify для автоматического деплоя.

workflow: редактируешь HTML в Obsidian → запускаешь скрипт → изменения автоматически появляются на публичной ссылке. Без git, без сложных интеграций — просто файл в заметках Obsidian, который становится веб-платформой.

создали не только интерактивный гайд, но и PDF-версию с трекингом — можно скачать прямо с сайта, плюс UTM-метки для отслеживания конверсий (простите но нам это важно). Получился отчуждаемый продукт: можно поделиться ссылкой, и человек получает полноценный опыт обучения.

вероятно, эта штука никому не нужна и умрет так же быстро, как рандомное видео на YouTube. Но как минимум это способ адаптировать контент под конкретного человека в удобном формате. Причем делается довольно быстро

не автоматизация ради автоматизации, а что-то живое вокруг контента. Воркшоп превращается в продукт, продукт — в платформу.

в итоге получился не просто гайд, а шаблон для любого воркшопа. Следующий эксперимент — попробовать с подкастами и интервью.

попробуйте новый формат: [интерактивный гайд по Mac-продуктивности] + PDF внутри

ps. да, использовал AI для написания кода и частично текста. Context lab — это про эксперименты с границами человеческого и машинного труда. Важно не кто написал, а какой опыт получается в итоге.

context lab. среда
🤖 Alex P

береговая линия AI тулов
therapy / Continue / Cursor

снова вышел с терапии с ощущением, что меня подменили. обсуждали границы через метафору береговой линии: песок, на который постоянно накатывают волны, и ту самую линию, за которую не хочется пускать. в разговоре родилась картинка побережья и метафора береговой линии, и захотелось её удержать инструментами, а не только разговорами. понятно, что где-то упал транскрипт, и можно потом об этом вспомнить. но хотелось именно визуальных метафор, которые можно потрогать кодом.

первым делом поднял сервер Continue — просто захотелось покрутить его локально. и вот тут очередной поинт в сторону Cursor'а: в Windsurf Continue не поддерживается. обычно — запускаю одну задачу в 2-3 редакторах параллельно и смотрю разницу по времени, количеству шагов, ошибкам. если провайдер начинает тормозить, просто переключаю маршрут внутри Continue. параллельно проверил Cline на тех же задачах — и спалил месячный бюджет на токены через OpenRouter за пару часов. Claude за $20/месяц пока даёт гигантскую value for money. особенно если открыть несколько окон параллельно: можно сравнивать два варианта функции, не теряя контекст.

в лаборатории запустили мини-трек по vibe-coding'у. сегодня тестировали вообще шесть агентов параллельно. я проходил его вместе с участниками: собирали простые интерфейсы, учились быстро вытягивать данные через API, построили даже rag и смотрели, где агенты помогают, а где начинают мешать.

еще получилось залинковать самый популярный плагин Obsidian – Excalidraw через MCP с Cursor — теперь можно рисовать диаграммы прямо из контекста файлов. крутая идея, кажется. пока не разобрался со всеми типами диаграмм, но это уже значительно интереснее нативного mermaid.

возвращаясь к человеческому — зачем нам вообще эта гонка тулов? тут и проявляется метафора побережья: бесконечные волны. то Cursor обгоняет Windsurf, то наоборот. то Codex что-то делает быстрее всех, то Claude Code вдруг оказывается удобнее для конкретной задачи. по мере того, как таскал код между редакторами, обновлял shoreline-схему. каждую новую сессию добавляю слой в визуализацию. решение получилось очень кастомное — даже делиться не хочется, просто храню локально. но ценность не в картинке, а в скорости: за полчаса можно собрать новую карту и увидеть, где волна зашла глубже, а где берег устоял.

благодаря этим быстрым контурам shoreline перестаёт быть красивой метафорой и становится рабочим инструментом. берег всё равно движется, но теперь у меня есть координаты, чтобы успевать его перечерчивать, пока подходит следующая волна.

Windsurf, Cursor, Cline, Claude и всей остальной инфраструктуре вижу как что-то смывает волна, что-то высыхает и возвращается уже другим слоем песка. инструменты постоянно меняют форму, а линия остаётся — показывая, где работать дальше.

а зачем нам вообще эта метафора? Ну, кажется, так интереснее..

deep review. пятница
🤖 Alex P