Разобрал Venice.ai и токен VVV через TCCC AI
Venice.ai — интересный пример проекта, где сначала хочется смотреть не на токен, а на сам продукт.
Это сервис с ИИ-инструментами: чат, генерация изображений, видео, аудио, API для разработчиков. Главный акцент — приватность и доступ к моделям без обычной привязки к одному поставщику.
Я прогнал Venice через аудит в TCCC AI. Писать буду по своей обычной структуре: команда, концепт, коин, код и практика.
Команда
У проекта есть сильные публичные лица. В отчёте отмечены Jesse Proudman, Adrien Lo и Erik Voorhees. Voorhees — заметное имя для крипто-сферы, и это даёт проекту репутационный вес.
Но по прозрачности не всё идеально: в открытых материалах не нашлось нормального раскрытия юридической структуры, инвесторов, раундов и понятной модели управления казной.
Концепт
Здесь идея мне понятна.
Venice хочет быть ИИ-платформой, где можно пользоваться моделями, API и агентскими сценариями с большим упором на приватность. VVV при этом связан с доступом к API, а не висит рядом с продуктом как отдельная история.
В документации описаны несколько способов использования: обычные кредиты, стейкинг VVV/DIEM и оплата запросов через x402 в USDC на Base. То есть проект пытается связать ИИ-сервис, кошелёк, токен и оплату конкретных запросов.
Вот это мне как раз интересно: не абстрактный ИИ-токен, а попытка встроить токен в рабочий ИИ-продукт.
Коин
По официальному запуску было 100 млн VVV. Половина ушла на раздачу пользователям и ИИ-крипто проектам. Команда получила 10%. Предпродаж и инвесторских раундов в отчёте не найдено — это плюс.
После сжиганий и эмиссии Tokenomist показывает: раздача — 35.02%, эмиссия — 29.96%, казна Venice.ai — 17.51%, команда — 7%, incentive fund — 7%, ликвидность — 3.5%.
Что нравится: команда не выше 10%, инвесторской доли не видно, у токена есть функция: API, стейкинг и DIEM-кредиты.
Что не нравится: бесконечная эмиссия, будущие анлоки, крупная казна проекта и слабая ликвидность — около 2.2% от капитализации.
Ещё момент: в стейкинге около 32.11 млн VVV. Если это стейкинг для доступа к функционалу, это скорее плюс. Риск в другом: эмиссия и разблокировки могут уходить на кошельки, откуда токены потом выводят на рынок.
Вывод: связь с продуктом есть. Это сильнее, чем у многих ИИ-токенов. Но по токеномике это не зелёный флаг. Скорее жёлтый: продукт интересный, токен спорный.
Код
У Venice есть публичные репозитории: документация, CLI, MCP-сервер, x402-клиент, интеграции и скиллы.
Это плюс. Видно, что проект не ограничивается лендингом и токеном, а делает инструменты для разработчиков и агентов.
Но важный минус: исходники смарт-контрактов в официальных репозиториях не нашлись. Публичный полноценный аудит смарт-контрактов тоже не подтвердился. Есть программа вознаграждений за найденные уязвимости, но этого мало для спокойной оценки ончейн-части.
Дополнительно в отчёте отмечены риски централизованного управления: адреса владельцев, возможность менять параметры и обновлять стейкинг-контракт.
Практика
По практическому применению Venice выглядит сильнее многих ИИ-крипто проектов.
Есть рабочий чат:
https://venice.ai/chat/v2
Есть студии для изображений, видео и аудио:
https://venice.ai/studio/image
https://venice.ai/studio/video
https://venice.ai/studio/audio
Есть API для разработчиков:
https://docs.venice.ai
Есть страница токена и стейкинга:
https://venice.ai/token
То есть это не история «когда-нибудь у нас будет продукт». Пользователь уже может зайти, пользоваться сервисом, подключать API, платить обычными кредитами, через стейкинг или через x402.
Мой вывод после аудита простой: Venice.ai как продукт мне интересен. Особенно из-за связки ИИ, API, агентов, приватности и x402.
Но VVV как токен я бы смотрел осторожнее. Там есть реальная связь с продуктом, но есть и вопросы к прозрачности, эмиссии, управлению контрактами и тому, сколько ценности действительно проходит через токен.
#аналитика
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Venice.ai — интересный пример проекта, где сначала хочется смотреть не на токен, а на сам продукт.
Это сервис с ИИ-инструментами: чат, генерация изображений, видео, аудио, API для разработчиков. Главный акцент — приватность и доступ к моделям без обычной привязки к одному поставщику.
Я прогнал Venice через аудит в TCCC AI. Писать буду по своей обычной структуре: команда, концепт, коин, код и практика.
Команда
У проекта есть сильные публичные лица. В отчёте отмечены Jesse Proudman, Adrien Lo и Erik Voorhees. Voorhees — заметное имя для крипто-сферы, и это даёт проекту репутационный вес.
Но по прозрачности не всё идеально: в открытых материалах не нашлось нормального раскрытия юридической структуры, инвесторов, раундов и понятной модели управления казной.
Концепт
Здесь идея мне понятна.
Venice хочет быть ИИ-платформой, где можно пользоваться моделями, API и агентскими сценариями с большим упором на приватность. VVV при этом связан с доступом к API, а не висит рядом с продуктом как отдельная история.
В документации описаны несколько способов использования: обычные кредиты, стейкинг VVV/DIEM и оплата запросов через x402 в USDC на Base. То есть проект пытается связать ИИ-сервис, кошелёк, токен и оплату конкретных запросов.
Вот это мне как раз интересно: не абстрактный ИИ-токен, а попытка встроить токен в рабочий ИИ-продукт.
Коин
По официальному запуску было 100 млн VVV. Половина ушла на раздачу пользователям и ИИ-крипто проектам. Команда получила 10%. Предпродаж и инвесторских раундов в отчёте не найдено — это плюс.
После сжиганий и эмиссии Tokenomist показывает: раздача — 35.02%, эмиссия — 29.96%, казна Venice.ai — 17.51%, команда — 7%, incentive fund — 7%, ликвидность — 3.5%.
Что нравится: команда не выше 10%, инвесторской доли не видно, у токена есть функция: API, стейкинг и DIEM-кредиты.
Что не нравится: бесконечная эмиссия, будущие анлоки, крупная казна проекта и слабая ликвидность — около 2.2% от капитализации.
Ещё момент: в стейкинге около 32.11 млн VVV. Если это стейкинг для доступа к функционалу, это скорее плюс. Риск в другом: эмиссия и разблокировки могут уходить на кошельки, откуда токены потом выводят на рынок.
Вывод: связь с продуктом есть. Это сильнее, чем у многих ИИ-токенов. Но по токеномике это не зелёный флаг. Скорее жёлтый: продукт интересный, токен спорный.
Код
У Venice есть публичные репозитории: документация, CLI, MCP-сервер, x402-клиент, интеграции и скиллы.
Это плюс. Видно, что проект не ограничивается лендингом и токеном, а делает инструменты для разработчиков и агентов.
Но важный минус: исходники смарт-контрактов в официальных репозиториях не нашлись. Публичный полноценный аудит смарт-контрактов тоже не подтвердился. Есть программа вознаграждений за найденные уязвимости, но этого мало для спокойной оценки ончейн-части.
Дополнительно в отчёте отмечены риски централизованного управления: адреса владельцев, возможность менять параметры и обновлять стейкинг-контракт.
Практика
По практическому применению Venice выглядит сильнее многих ИИ-крипто проектов.
Есть рабочий чат:
https://venice.ai/chat/v2
Есть студии для изображений, видео и аудио:
https://venice.ai/studio/image
https://venice.ai/studio/video
https://venice.ai/studio/audio
Есть API для разработчиков:
https://docs.venice.ai
Есть страница токена и стейкинга:
https://venice.ai/token
То есть это не история «когда-нибудь у нас будет продукт». Пользователь уже может зайти, пользоваться сервисом, подключать API, платить обычными кредитами, через стейкинг или через x402.
Мой вывод после аудита простой: Venice.ai как продукт мне интересен. Особенно из-за связки ИИ, API, агентов, приватности и x402.
Но VVV как токен я бы смотрел осторожнее. Там есть реальная связь с продуктом, но есть и вопросы к прозрачности, эмиссии, управлению контрактами и тому, сколько ценности действительно проходит через токен.
#аналитика
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
1👍9🔥3❤2
Как из подключения к сервису получился скилл для ИИ-агента
Есть Human20 — сообщество и обучение для людей, которые внедряют ИИ и агентов в работу.
Там есть интерактивный формат: человек проходит шаги, выполняет задания, получает следующий кусок процесса.
Проще говоря, это история о том, как простое подключение к сервису превратилось в более понятный рабочий процесс для ИИ-агента.
Сначала я смотрел на это как на техническую задачу.
У Human20 есть MCP-подключение. Если по-простому, MCP — это способ дать ИИ-агенту инструмент для работы с внешним сервисом. Не писать в чат “сделай что-нибудь”, а дать агенту возможность получить нужную информацию или вызвать действие.
Но довольно быстро стало понятно: само подключение — это ещё не весь смысл.
Агент может получить доступ к сервису, но это не значит, что он понимает, как с ним работать. Что уже известно. Где человек остановился. Какой следующий шаг. Что можно делать сразу, а где надо сначала показать результат человеку.
Поэтому у меня появилась другая идея: сделать скилл для Hermes Agent, а не ограничиваться подключением.
Скилл — это инструкция для агента. В ней можно описать порядок работы, знания о сервисе, состояние, прогресс и правила: как продолжать обучение, на что опираться, что проверять, когда остановиться.
То есть вместо “вот тебе доступ, разбирайся” получается другой подход:
посмотри, где человек сейчас;
сверься с тем, что уже известно;
пойми следующий шаг;
собери нужные материалы;
проверь, нет ли лишнего;
покажи человеку;
только потом действуй.
Так мы сделали первую версию скилла для Human20.
Я скинул её в сообщество. Насколько понял, идея понравилась, и дальше это начало развиваться уже не как разовая штука “подключить MCP”, а как нормальный способ работы с сервисом через агента.
Вот это мне и интересно.
Технически можно было остановиться на подключении. Агент получил бы инструмент, и на этом всё.
Но скилл добавляет то, чего голое подключение не даёт: знание, состояние и порядок действий.
Грубо говоря, подключение открывает дверь. А скилл помогает агенту понять, куда он вошёл, что здесь уже происходило и что делать дальше.
Потом к этому можно прикручивать разные сценарии: обучение, сбор материалов, подготовку ответа, заявку в пул внедренцев, проверку приватности перед отправкой.
Но это уже следствие.
Главная история для меня в другом: когда делаешь инструмент как совместный рабочий навык, он начинает жить дальше. Его можно обсуждать, улучшать и развивать вместе с людьми, которым это действительно нужно.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Есть Human20 — сообщество и обучение для людей, которые внедряют ИИ и агентов в работу.
Там есть интерактивный формат: человек проходит шаги, выполняет задания, получает следующий кусок процесса.
Проще говоря, это история о том, как простое подключение к сервису превратилось в более понятный рабочий процесс для ИИ-агента.
Сначала я смотрел на это как на техническую задачу.
У Human20 есть MCP-подключение. Если по-простому, MCP — это способ дать ИИ-агенту инструмент для работы с внешним сервисом. Не писать в чат “сделай что-нибудь”, а дать агенту возможность получить нужную информацию или вызвать действие.
Но довольно быстро стало понятно: само подключение — это ещё не весь смысл.
Агент может получить доступ к сервису, но это не значит, что он понимает, как с ним работать. Что уже известно. Где человек остановился. Какой следующий шаг. Что можно делать сразу, а где надо сначала показать результат человеку.
Поэтому у меня появилась другая идея: сделать скилл для Hermes Agent, а не ограничиваться подключением.
Скилл — это инструкция для агента. В ней можно описать порядок работы, знания о сервисе, состояние, прогресс и правила: как продолжать обучение, на что опираться, что проверять, когда остановиться.
То есть вместо “вот тебе доступ, разбирайся” получается другой подход:
посмотри, где человек сейчас;
сверься с тем, что уже известно;
пойми следующий шаг;
собери нужные материалы;
проверь, нет ли лишнего;
покажи человеку;
только потом действуй.
Так мы сделали первую версию скилла для Human20.
Я скинул её в сообщество. Насколько понял, идея понравилась, и дальше это начало развиваться уже не как разовая штука “подключить MCP”, а как нормальный способ работы с сервисом через агента.
Вот это мне и интересно.
Технически можно было остановиться на подключении. Агент получил бы инструмент, и на этом всё.
Но скилл добавляет то, чего голое подключение не даёт: знание, состояние и порядок действий.
Грубо говоря, подключение открывает дверь. А скилл помогает агенту понять, куда он вошёл, что здесь уже происходило и что делать дальше.
Потом к этому можно прикручивать разные сценарии: обучение, сбор материалов, подготовку ответа, заявку в пул внедренцев, проверку приватности перед отправкой.
Но это уже следствие.
Главная история для меня в другом: когда делаешь инструмент как совместный рабочий навык, он начинает жить дальше. Его можно обсуждать, улучшать и развивать вместе с людьми, которым это действительно нужно.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
👍12❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Про «Человек 2.0» и воркшоп по Hermes и Codex
Недавно я писал, как из MCP-подключения к Human20 получился скилл для ИИ-агента.
А здесь хочу чуть шире показать, почему мне вообще близко это сообщество.
Я в «Человек 2.0» с февраля. Первый воркшоп помог мне нормально зайти в работу с ИИ-агентами: Cursor, OpenClaw, скиллы, свои процессы, браузер-автоматизация, сайты, деплой.
После него агенты для меня стали не темой из новостей, а рабочим инструментом.
Сейчас идёт новый воркшоп — уже про Hermes и Codex. Живая часть, насколько понимаю, подошла к концу: шестой урок уже прошёл, и его запись тоже размещена.
Я сейчас как раз прохожу этот шестой урок в своём контуре: там браузерная автоматизация, Google API, Telegram-канал и контент-конвейер. Это снова даёт материал, который можно сразу переносить в свой рабочий процесс.
Предыдущие уже прошёл.
Также именно там я выкладываю прежде всего свои скиллы.
Записал видео и прикрепляю к этому посту: рассказываю там про сам формат «Человек 2.0», агентный контур и почему такой путь мне кажется полезным.
Присоединиться можно через бота:
https://t.iss.one/human20salesbot?start=SKRIPNIK
Отдельно для блогеров и авторов: если вам близка тема ИИ, автоматизации, агентов, no-code/low-code или разработки, могу сделать отдельную партнёрскую ссылку.
По ней можно получать 25% с продаж, которые придут через вас.
Пишите в @blind_dev_contact_bot.
Принимаются каналы от 3000 подписчиков и 200 просмотров постов.
Недавно я писал, как из MCP-подключения к Human20 получился скилл для ИИ-агента.
А здесь хочу чуть шире показать, почему мне вообще близко это сообщество.
Я в «Человек 2.0» с февраля. Первый воркшоп помог мне нормально зайти в работу с ИИ-агентами: Cursor, OpenClaw, скиллы, свои процессы, браузер-автоматизация, сайты, деплой.
После него агенты для меня стали не темой из новостей, а рабочим инструментом.
Сейчас идёт новый воркшоп — уже про Hermes и Codex. Живая часть, насколько понимаю, подошла к концу: шестой урок уже прошёл, и его запись тоже размещена.
Я сейчас как раз прохожу этот шестой урок в своём контуре: там браузерная автоматизация, Google API, Telegram-канал и контент-конвейер. Это снова даёт материал, который можно сразу переносить в свой рабочий процесс.
Предыдущие уже прошёл.
Также именно там я выкладываю прежде всего свои скиллы.
Записал видео и прикрепляю к этому посту: рассказываю там про сам формат «Человек 2.0», агентный контур и почему такой путь мне кажется полезным.
Присоединиться можно через бота:
https://t.iss.one/human20salesbot?start=SKRIPNIK
Отдельно для блогеров и авторов: если вам близка тема ИИ, автоматизации, агентов, no-code/low-code или разработки, могу сделать отдельную партнёрскую ссылку.
По ней можно получать 25% с продаж, которые придут через вас.
Пишите в @blind_dev_contact_bot.
Принимаются каналы от 3000 подписчиков и 200 просмотров постов.
👍7❤3
Почему я не смотрю на рынок через одно мнение
В крипте очень легко найти человека, который звучит уверенно.
Он пишет тред, даёт цель по токену, показывает сценарий по Bitcoin, объясняет, почему рынок пойдёт вверх или вниз. И если читать такого человека регулярно, в какой-то момент можно начать учитывать не только его аргументы, но и смотреть на рынок его глазами.
Мне кажется, это опасная штука.
Не потому что чужие мнения не нужны. Наоборот, без них рынок изучать тяжелее. Хорошие аналитики, трейдеры, исследователи и практики могут сильно экономить время. Они замечают то, что ты сам мог бы пропустить.
Проблема начинается, когда одно мнение превращается в готовую истину.
Например, Arthur Hayes ставил цель $150 по HYPE к августу 2026. Это не аноним из комментариев, а человек с именем, опытом и сильной позицией на рынке. И именно поэтому такое мнение легко начинает давить на восприятие.
Кажется: если Hayes так считает, значит Hyperliquid точно сильный, значит надо держать, значит $150 почти вопрос времени.
Но даже сильная идея не отменяет вопросов.
Какая капитализация уже заложена в цену? Что будет, если общий рынок пойдёт вниз? Насколько устойчивы объёмы и выручка Hyperliquid? Какие есть регуляторные, технические и конкурентные риски? Что изменится, если нарратив остынет?
Если эти вопросы не задавать, чужая уверенность очень быстро превращается в твоё FOMO.
С Bitcoin то же самое, только в другую сторону.
Doctor Profit говорил о сценарии снижения BTC к $54-56k и даже возможной зоне $40-50k. Jiang Zhuoer, известный китайский Bitcoin-майнер и основатель LeBit mining pool, давал сценарий дна в Q4 примерно на $42-44k.
Это тоже не случайные слова из пустоты. Там есть аргументы, модели, графики, рыночный контекст.
Но если взять только такие мнения, можно быстро прийти к выводу: всё, рынок сломан, дальше только боль, лучше вообще ничего не трогать.
И вот в этом для меня главная проблема.
Одно мнение может быть полезной точкой входа, но плохой заменой собственной проверке.
Если человек говорит, что HYPE будет $150, я могу посмотреть, почему он так считает. Если другой говорит, что Bitcoin может уйти к $44k, я тоже могу посмотреть аргументы. Но дальше всё равно надо задавать свои вопросы: что подтверждается фактами, где просто сценарий, где автор может ошибаться, какие риски он не учитывает, и что будет, если рынок пойдёт не по его плану.
В крипте опасно не само чужое мнение.
Опасно, когда оно становится единственным фильтром, через который ты смотришь на рынок.
Потому что тогда ты уже не анализируешь. Ты ищешь подтверждение чужой мысли.
А рынок за это обычно наказывает.
А у вас было такое, что мнение одного человека слишком сильно влияло на взгляд на рынок?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
В крипте очень легко найти человека, который звучит уверенно.
Он пишет тред, даёт цель по токену, показывает сценарий по Bitcoin, объясняет, почему рынок пойдёт вверх или вниз. И если читать такого человека регулярно, в какой-то момент можно начать учитывать не только его аргументы, но и смотреть на рынок его глазами.
Мне кажется, это опасная штука.
Не потому что чужие мнения не нужны. Наоборот, без них рынок изучать тяжелее. Хорошие аналитики, трейдеры, исследователи и практики могут сильно экономить время. Они замечают то, что ты сам мог бы пропустить.
Проблема начинается, когда одно мнение превращается в готовую истину.
Например, Arthur Hayes ставил цель $150 по HYPE к августу 2026. Это не аноним из комментариев, а человек с именем, опытом и сильной позицией на рынке. И именно поэтому такое мнение легко начинает давить на восприятие.
Кажется: если Hayes так считает, значит Hyperliquid точно сильный, значит надо держать, значит $150 почти вопрос времени.
Но даже сильная идея не отменяет вопросов.
Какая капитализация уже заложена в цену? Что будет, если общий рынок пойдёт вниз? Насколько устойчивы объёмы и выручка Hyperliquid? Какие есть регуляторные, технические и конкурентные риски? Что изменится, если нарратив остынет?
Если эти вопросы не задавать, чужая уверенность очень быстро превращается в твоё FOMO.
С Bitcoin то же самое, только в другую сторону.
Doctor Profit говорил о сценарии снижения BTC к $54-56k и даже возможной зоне $40-50k. Jiang Zhuoer, известный китайский Bitcoin-майнер и основатель LeBit mining pool, давал сценарий дна в Q4 примерно на $42-44k.
Это тоже не случайные слова из пустоты. Там есть аргументы, модели, графики, рыночный контекст.
Но если взять только такие мнения, можно быстро прийти к выводу: всё, рынок сломан, дальше только боль, лучше вообще ничего не трогать.
И вот в этом для меня главная проблема.
Одно мнение может быть полезной точкой входа, но плохой заменой собственной проверке.
Если человек говорит, что HYPE будет $150, я могу посмотреть, почему он так считает. Если другой говорит, что Bitcoin может уйти к $44k, я тоже могу посмотреть аргументы. Но дальше всё равно надо задавать свои вопросы: что подтверждается фактами, где просто сценарий, где автор может ошибаться, какие риски он не учитывает, и что будет, если рынок пойдёт не по его плану.
В крипте опасно не само чужое мнение.
Опасно, когда оно становится единственным фильтром, через который ты смотришь на рынок.
Потому что тогда ты уже не анализируешь. Ты ищешь подтверждение чужой мысли.
А рынок за это обычно наказывает.
А у вас было такое, что мнение одного человека слишком сильно влияло на взгляд на рынок?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
2👍11😁2
Что нового появилось в TCCC AI за последние три недели
17 июня я писал большой пост про обновления TCCC AI: x402, risk profile, refresh старых аудитов, Telegram-бот, более строгую проверку источников и GenLayer attestation.
С тех пор проект снова сдвинулся. Не по одной кнопке, а по тому, какие задачи он может закрывать.
Первое — появился режим анализа публичных компаний и акций.
Теперь при запуске можно выбирать тип проекта: крипто/Web3 или акции/публичная компания.
Это важно, потому что к акции нельзя подходить как к токену. Там не нужны разделы про токеномику, разлоки, смарт-контракты и TVL. Зато нужны бизнес, выручка, рынок, оценка, риски, новости, управление и нормальный итог по компании.
Пока это ещё надо проверять на живых примерах. Но рамка уже появилась: TCCC AI постепенно становится более широким инструментом для разборов проектов и активов.
Второе — отчёты стали более структурными.
Я добавил секционный аудит: разные части разбора собираются отдельными блоками, а потом сводятся в итоговый отчёт.
Это нужно ради качества. Когда один большой ответ пытается сразу разобрать всё, ему проще потерять детали или смешать источники. А когда отдельно разбираются команда, продукт, токен или бизнес, практическое применение, риски и итог, легче понять, где что найдено и на чём основан вывод.
После этого я ещё много правил докручивал вокруг источников: чтобы в отчёте не появлялись дубли, пустые ссылки, технические формулировки и красивые, но плохо подтверждённые выводы.
Третье — появился отдельный блок про практическое применение.
Мне давно не нравилось, когда проект описывается только через документы, токен и общую идею. Хочется понимать: есть ли у него реальное приложение, кабинет, панель, продукт, staking, trading, developer portal или другой интерфейс, которым человек может пользоваться.
Маркетинговая страница, документация или GitHub — это источники. А приложение или рабочий продукт — уже другой уровень проверки.
Четвёртое — добавился экспериментальный платёжный маршрут через MPP/Tempo.
x402 остаётся основным web3-форматом для агентских оплат. Но я начал проверять ещё один вариант: оплату аудита через MPP с Tempo stablecoin.
Если сказать проще: я смотрю, как TCCC AI может принимать оплату через новые платёжные протоколы, которые потенциально удобны для ИИ-агентов и автоматизированных сервисов.
Пятое — стало больше защиты вокруг сервиса.
Если у внешнего провайдера анализа заканчивается баланс, задача не должна тихо ломаться. Теперь для этого есть очередь ожидания и уведомления администратору.
Ещё я усилил безопасность сайта: часть публичных API стала строже, авторизация переехала на более безопасные httpOnly cookies, а страницы дополнительно проверяются от неприятных сценариев вроде XSS.
Шестое — партнёрская часть стала аккуратнее.
Комиссии и партнёрский брендинг лучше привязаны к платным действиям. Это нужно, если партнёры будут приводить пользователей на аудит, а в отчётах должен сохраняться правильный источник.
В итоге за эти три недели TCCC AI стал шире и устойчивее.
Шире — потому что появился путь к анализу акций и публичных компаний.
Устойчивее — потому что отчёты лучше собираются по секциям, источники чище проверяются, платежи расширяются, а сайт и API становятся безопаснее.
До идеального продукта ещё далеко. Но мне нравится, что TCCC AI постепенно перестаёт быть просто “генератором большого ИИ-отчёта”. Он всё больше становится системой: принять оплату, запустить разбор, проверить источники, собрать отчёт, показать риск и дать понятный результат.
Сервис здесь:
https://tcccai.xyz
Добро пожаловать, если хотите разобрать проект, который вам интересен: свой, клиентский или просто тот, который вы хотите лучше проверить.
И отдельно вопрос: какую акцию или публичную компанию было бы интересно разобрать на следующей неделе?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
17 июня я писал большой пост про обновления TCCC AI: x402, risk profile, refresh старых аудитов, Telegram-бот, более строгую проверку источников и GenLayer attestation.
С тех пор проект снова сдвинулся. Не по одной кнопке, а по тому, какие задачи он может закрывать.
Первое — появился режим анализа публичных компаний и акций.
Теперь при запуске можно выбирать тип проекта: крипто/Web3 или акции/публичная компания.
Это важно, потому что к акции нельзя подходить как к токену. Там не нужны разделы про токеномику, разлоки, смарт-контракты и TVL. Зато нужны бизнес, выручка, рынок, оценка, риски, новости, управление и нормальный итог по компании.
Пока это ещё надо проверять на живых примерах. Но рамка уже появилась: TCCC AI постепенно становится более широким инструментом для разборов проектов и активов.
Второе — отчёты стали более структурными.
Я добавил секционный аудит: разные части разбора собираются отдельными блоками, а потом сводятся в итоговый отчёт.
Это нужно ради качества. Когда один большой ответ пытается сразу разобрать всё, ему проще потерять детали или смешать источники. А когда отдельно разбираются команда, продукт, токен или бизнес, практическое применение, риски и итог, легче понять, где что найдено и на чём основан вывод.
После этого я ещё много правил докручивал вокруг источников: чтобы в отчёте не появлялись дубли, пустые ссылки, технические формулировки и красивые, но плохо подтверждённые выводы.
Третье — появился отдельный блок про практическое применение.
Мне давно не нравилось, когда проект описывается только через документы, токен и общую идею. Хочется понимать: есть ли у него реальное приложение, кабинет, панель, продукт, staking, trading, developer portal или другой интерфейс, которым человек может пользоваться.
Маркетинговая страница, документация или GitHub — это источники. А приложение или рабочий продукт — уже другой уровень проверки.
Четвёртое — добавился экспериментальный платёжный маршрут через MPP/Tempo.
x402 остаётся основным web3-форматом для агентских оплат. Но я начал проверять ещё один вариант: оплату аудита через MPP с Tempo stablecoin.
Если сказать проще: я смотрю, как TCCC AI может принимать оплату через новые платёжные протоколы, которые потенциально удобны для ИИ-агентов и автоматизированных сервисов.
Пятое — стало больше защиты вокруг сервиса.
Если у внешнего провайдера анализа заканчивается баланс, задача не должна тихо ломаться. Теперь для этого есть очередь ожидания и уведомления администратору.
Ещё я усилил безопасность сайта: часть публичных API стала строже, авторизация переехала на более безопасные httpOnly cookies, а страницы дополнительно проверяются от неприятных сценариев вроде XSS.
Шестое — партнёрская часть стала аккуратнее.
Комиссии и партнёрский брендинг лучше привязаны к платным действиям. Это нужно, если партнёры будут приводить пользователей на аудит, а в отчётах должен сохраняться правильный источник.
В итоге за эти три недели TCCC AI стал шире и устойчивее.
Шире — потому что появился путь к анализу акций и публичных компаний.
Устойчивее — потому что отчёты лучше собираются по секциям, источники чище проверяются, платежи расширяются, а сайт и API становятся безопаснее.
До идеального продукта ещё далеко. Но мне нравится, что TCCC AI постепенно перестаёт быть просто “генератором большого ИИ-отчёта”. Он всё больше становится системой: принять оплату, запустить разбор, проверить источники, собрать отчёт, показать риск и дать понятный результат.
Сервис здесь:
https://tcccai.xyz
Добро пожаловать, если хотите разобрать проект, который вам интересен: свой, клиентский или просто тот, который вы хотите лучше проверить.
И отдельно вопрос: какую акцию или публичную компанию было бы интересно разобрать на следующей неделе?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
1👍9
Разбор задач для ИИ-автоматизации
Недавно я писал, что автоматизацию лучше начинать не с большой идеи, а с повторяющейся задачи.
Теперь скажу прямо, с чем я могу помочь.
Я могу разобрать вашу работу, небольшой бизнес или личную систему и найти задачи, где ИИ может снять часть ручной работы.
Не “поговорить про ИИ вообще”.
Не “подобрать модный сервис”.
Не “автоматизировать весь бизнес”.
А взять конкретный кусок работы и понять:
что вы делаете руками;
как часто это повторяется;
сколько времени отнимает;
где сейчас всё держится на памяти, переписках, таблицах или заметках;
что должно получаться на выходе.
Примеры таких задач:
- заявки приходят из разных мест, и их нужно вручную собирать;
- клиенты или коллеги задают похожие вопросы;
- ответы разбросаны по документам, чатам и памяти сотрудников;
- приходится долго искать нужный файл, статус, договор или переписку;
- нужно регулярно собирать отчёты, сводки или сообщения;
- есть база знаний, но ей неудобно пользоваться;
- в переписках и задачах сложно быстро понять, что зависло;
- в личных делах постоянно повторяются одни и те же списки, планы, заметки, решения;
- нужно анализировать рынок, документы, предложения или другие материалы, а вручную это занимает много времени.
Это может быть бизнес, работа специалиста или личная система.
Для меня здесь главное не название сферы, а сама задача. Если она повторяется и её можно описать простыми словами, с ней уже можно работать.
После консультации у вас должно остаться:
1–3 задачи, с которых можно начать;
понимание, где ИИ действительно может помочь;
понимание, где ИИ пока не нужен;
список материалов, которые понадобятся: документы, примеры, таблицы, переписки, типовые ответы;
следующий шаг: что сделать самим, а что можно отдавать в разработку или настройку. Какие инструменты использовать (софт, скиллы).
Иногда результатом будет не внедрение, а честный вывод: сначала нужно привести в порядок базу знаний, таблицу или сам процесс.
Это тоже полезно. Потому что иначе можно потратить деньги на красивого ИИ-помощника, которым потом никто нормально не пользуется.
Чтобы консультация не упёрлась в “ну не знаю”, я заранее дам короткие вопросы.
Например:
что вы делали руками на этой неделе;
что чаще всего копируете и вставляете;
какую информацию ищете дольше всего;
какие вопросы вам задают повторно;
какие отчёты, сообщения или документы делаете регулярно;
что давно хочется кому-нибудь отдать.
По этим ответам уже можно начать разговор не с пустого места, а с конкретных действий.
Если после разбора задача подходит для ИИ, можно отдельно обсудить внедрение: помощника по базе знаний, сводки по заявкам, разбор переписок, контроль зависших задач или другой понятный сценарий.
Если не подходит — так и скажу. Значит, сейчас лучше не тратить деньги на ИИ, а сначала навести порядок в процессе.
Стоимость разбора — 10 000 рублей. Обычно это консультация до часа. Внедрение, если оно понадобится, обсуждается отдельно.
Если хотите разобрать свою задачу, напишите в бот для связи:
@blind_dev_contact_bot
Лучше сразу коротко указать:
что делаете руками;
как часто это повторяется;
где теряется время;
какой результат хотите получить.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Недавно я писал, что автоматизацию лучше начинать не с большой идеи, а с повторяющейся задачи.
Теперь скажу прямо, с чем я могу помочь.
Я могу разобрать вашу работу, небольшой бизнес или личную систему и найти задачи, где ИИ может снять часть ручной работы.
Не “поговорить про ИИ вообще”.
Не “подобрать модный сервис”.
Не “автоматизировать весь бизнес”.
А взять конкретный кусок работы и понять:
что вы делаете руками;
как часто это повторяется;
сколько времени отнимает;
где сейчас всё держится на памяти, переписках, таблицах или заметках;
что должно получаться на выходе.
Примеры таких задач:
- заявки приходят из разных мест, и их нужно вручную собирать;
- клиенты или коллеги задают похожие вопросы;
- ответы разбросаны по документам, чатам и памяти сотрудников;
- приходится долго искать нужный файл, статус, договор или переписку;
- нужно регулярно собирать отчёты, сводки или сообщения;
- есть база знаний, но ей неудобно пользоваться;
- в переписках и задачах сложно быстро понять, что зависло;
- в личных делах постоянно повторяются одни и те же списки, планы, заметки, решения;
- нужно анализировать рынок, документы, предложения или другие материалы, а вручную это занимает много времени.
Это может быть бизнес, работа специалиста или личная система.
Для меня здесь главное не название сферы, а сама задача. Если она повторяется и её можно описать простыми словами, с ней уже можно работать.
После консультации у вас должно остаться:
1–3 задачи, с которых можно начать;
понимание, где ИИ действительно может помочь;
понимание, где ИИ пока не нужен;
список материалов, которые понадобятся: документы, примеры, таблицы, переписки, типовые ответы;
следующий шаг: что сделать самим, а что можно отдавать в разработку или настройку. Какие инструменты использовать (софт, скиллы).
Иногда результатом будет не внедрение, а честный вывод: сначала нужно привести в порядок базу знаний, таблицу или сам процесс.
Это тоже полезно. Потому что иначе можно потратить деньги на красивого ИИ-помощника, которым потом никто нормально не пользуется.
Чтобы консультация не упёрлась в “ну не знаю”, я заранее дам короткие вопросы.
Например:
что вы делали руками на этой неделе;
что чаще всего копируете и вставляете;
какую информацию ищете дольше всего;
какие вопросы вам задают повторно;
какие отчёты, сообщения или документы делаете регулярно;
что давно хочется кому-нибудь отдать.
По этим ответам уже можно начать разговор не с пустого места, а с конкретных действий.
Если после разбора задача подходит для ИИ, можно отдельно обсудить внедрение: помощника по базе знаний, сводки по заявкам, разбор переписок, контроль зависших задач или другой понятный сценарий.
Если не подходит — так и скажу. Значит, сейчас лучше не тратить деньги на ИИ, а сначала навести порядок в процессе.
Стоимость разбора — 10 000 рублей. Обычно это консультация до часа. Внедрение, если оно понадобится, обсуждается отдельно.
Если хотите разобрать свою задачу, напишите в бот для связи:
@blind_dev_contact_bot
Лучше сразу коротко указать:
что делаете руками;
как часто это повторяется;
где теряется время;
какой результат хотите получить.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
👍3🔥1👌1