Как я перенёс данные между серверами за 30 минут вместо суток ручной возни
Раньше часть нужного мне работала на сервере с 16 ГБ оперативки и другими нормальными ресурсами.
Но то, что съедало большую часть мощности, мне уже стало не нужно.
И 9 апреля я подумал: зачем переплачивать?
До того, как я начал нормально использовать ИИ, такой перенос выглядел бы для меня примерно так:
1. Найти все нужные файлы, папки и сервисы.
2. Запустить копирование и ждать.
3. Потом попытаться поднять всё на новом сервере и, возможно, уткнуться в ошибки.
4. Дальше разбираться, как это чинить, через поисковики, форумы и нервотрёпку.
И это ещё в хорошем случае.
Я не уверен, что раньше уложился бы в сутки.
Вполне мог провозиться и дольше.
С ИИ всё прошло намного проще.
Я поставил Codex CLI, то есть консольную программу с ChatGPT.
Сначала попросил его составить план переноса данных на другой сервер с учётом запущенных сервисов и записать в файл.
Когда план был готов, я дал Codex доступы к новому серверу и попросил запускать перенос.
Дальше он уже сам выполнял шаги, проверял ошибки и поднимал всё, что нужно.
Мне оставалось только смотреть, как идёт процесс, и потом проверить результат.
В итоге всё заработало.
Вот в такие моменты разница между “просто чат с нейросетью” и ИИ-агентом для меня особенно заметна.
Потому что здесь речь уже не про "подскажи команду" и не про "объясни, что делать дальше".
Здесь ИИ реально берёт на себя рабочую задачу:
• строит план;
• выполняет шаги;
• проверяет, где что сломалось;
• и доводит до рабочего состояния.
Без минусов, конечно, не обошлось.
Codex CLI - консольное приложение.
То есть пришлось заходить на сервер и запускать всё уже там.
Для меня это нормально, но для кого-то может быть менее удобно.
Тут есть и другие варианты.
Можно было бы использовать, например, Cursor или VS Code с Codex.
Но мне такой вариант нравится меньше: вызов извне кажется менее надёжным.
Можно было бы использовать и OpenClaw или Hermes.
Но на том сервере у меня стояла поломанная экспериментальная версия, а основной экземпляр задействовать не хотелось. Это был бы уже третий сервер в связке с двумя другими, а такая схема для меня менее надёжна.
Хотя, думаю, в рабочей конфигурации я бы смог просто попросить ассистента прямо в Telegram перенести всё на другой сервер, и он бы это сделал.
Итог
ИИ особенно полезен не там, где он просто отвечает на вопросы, а там, где может взять на себя целый кусок реальной работы.
В моём случае это сэкономило не только время, но и избавило от лишней возни.
А у вас есть задача, на которую уходит несколько часов, и которую вы бы первым делом отдали ИИ?
#AI
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Раньше часть нужного мне работала на сервере с 16 ГБ оперативки и другими нормальными ресурсами.
Но то, что съедало большую часть мощности, мне уже стало не нужно.
И 9 апреля я подумал: зачем переплачивать?
До того, как я начал нормально использовать ИИ, такой перенос выглядел бы для меня примерно так:
1. Найти все нужные файлы, папки и сервисы.
2. Запустить копирование и ждать.
3. Потом попытаться поднять всё на новом сервере и, возможно, уткнуться в ошибки.
4. Дальше разбираться, как это чинить, через поисковики, форумы и нервотрёпку.
И это ещё в хорошем случае.
Я не уверен, что раньше уложился бы в сутки.
Вполне мог провозиться и дольше.
С ИИ всё прошло намного проще.
Я поставил Codex CLI, то есть консольную программу с ChatGPT.
Сначала попросил его составить план переноса данных на другой сервер с учётом запущенных сервисов и записать в файл.
Когда план был готов, я дал Codex доступы к новому серверу и попросил запускать перенос.
Дальше он уже сам выполнял шаги, проверял ошибки и поднимал всё, что нужно.
Мне оставалось только смотреть, как идёт процесс, и потом проверить результат.
В итоге всё заработало.
Вот в такие моменты разница между “просто чат с нейросетью” и ИИ-агентом для меня особенно заметна.
Потому что здесь речь уже не про "подскажи команду" и не про "объясни, что делать дальше".
Здесь ИИ реально берёт на себя рабочую задачу:
• строит план;
• выполняет шаги;
• проверяет, где что сломалось;
• и доводит до рабочего состояния.
Без минусов, конечно, не обошлось.
Codex CLI - консольное приложение.
То есть пришлось заходить на сервер и запускать всё уже там.
Для меня это нормально, но для кого-то может быть менее удобно.
Тут есть и другие варианты.
Можно было бы использовать, например, Cursor или VS Code с Codex.
Но мне такой вариант нравится меньше: вызов извне кажется менее надёжным.
Можно было бы использовать и OpenClaw или Hermes.
Но на том сервере у меня стояла поломанная экспериментальная версия, а основной экземпляр задействовать не хотелось. Это был бы уже третий сервер в связке с двумя другими, а такая схема для меня менее надёжна.
Хотя, думаю, в рабочей конфигурации я бы смог просто попросить ассистента прямо в Telegram перенести всё на другой сервер, и он бы это сделал.
Итог
ИИ особенно полезен не там, где он просто отвечает на вопросы, а там, где может взять на себя целый кусок реальной работы.
В моём случае это сэкономило не только время, но и избавило от лишней возни.
А у вас есть задача, на которую уходит несколько часов, и которую вы бы первым делом отдали ИИ?
#AI
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
🔥13👍4
7 красных флагов, которые я проверяю в криптопроектах в первую очередь
Меня как-то спросили, на какие сигналы в криптопроектах я смотрю в первую очередь. Собрал их в один пост.
Да, про 4К+ анализ я уже рассказывал. Но это общая схема аналитики.
1. Слишком молодой домен
Я почти никогда не участвую в проектах с сайтом младше месяца, особенно финансово. Для меня это слишком большой риск, даже если обещают хорошие награды.
2. Плохая доступность сайта и/или явные ошибки в тексте
У нормальных проектов сайт обычно хотя бы базово доступен.
Если сайт плохо работает со screen reader или в тексте встречаются вещи вроде Coect walet вместо Connect wallet, это уже настораживает. Да, это может быть и небрежность. Но она тоже многое говорит о проекте.
3. Плохая репутация основателей - или полное отсутствие информации о них
Если у основателей уже была плохая история, это серьёзный сигнал.
Когда команда анонимная - это не приговор: хороших анонимных проектов тоже хватает. Но на этапе первого знакомства это всё равно повышает риск.
Для такой проверки я обычно смотрю RootData, LinkedIn, сайт, документацию и обсуждения в соцсетях.
4. Нет нормальной коммуникации с сообществом
Если команда не отвечает на вопросы, особенно на аргументированный негатив, - это плохой знак.
Отдельно заставляет задуматься, если у проекта вообще нет Discord или Telegram, а в X при этом только восторженные комментарии.
5. Нет нормальной документации
В документации должны быть хотя бы базовые вещи: функциональность, технологии, комиссии.
Если этого нет, доверия к проекту становится меньше.
6. Агрессивные обещания доходности
Фразы в духе "инвестируйте быстрее" или обещания высокой доходности без внятного объяснения механики - классический повод быть осторожнее.
Многие до сих пор помнят Terra LUNA и 20% годовых на UST. Для стейблкоина это была совсем немаленькая доходность, но о рисках тогда задумывались не все.
7. Странные подписи при тестировании кошельком
Один из самых серьёзных флагов - когда при тесте с отдельного кошелька появляются непонятные нетекстовые подписи.
Даже в Hyperliquid и других perp DEX обычно можно понять смысл действия, даже если там JSON или техническая структура.
Если же подпись скрыта за хешем, выглядит нетипично или при входе сразу просят approve / permit на все USDC, я бы таким проектом не пользовался.
Это не полный список, но именно эти сигналы я проверяю в первую очередь.
А какие красные флаги у проектов чаще всего замечаете вы?
И какие из этих пунктов вы сами считаете самыми важными?
У меня 1, 2, 3 и 7 пункты встречаются редко.
4-й бывает иногда.
5-й тоже встречается, но реже.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Меня как-то спросили, на какие сигналы в криптопроектах я смотрю в первую очередь. Собрал их в один пост.
Да, про 4К+ анализ я уже рассказывал. Но это общая схема аналитики.
1. Слишком молодой домен
Я почти никогда не участвую в проектах с сайтом младше месяца, особенно финансово. Для меня это слишком большой риск, даже если обещают хорошие награды.
2. Плохая доступность сайта и/или явные ошибки в тексте
У нормальных проектов сайт обычно хотя бы базово доступен.
Если сайт плохо работает со screen reader или в тексте встречаются вещи вроде Coect walet вместо Connect wallet, это уже настораживает. Да, это может быть и небрежность. Но она тоже многое говорит о проекте.
3. Плохая репутация основателей - или полное отсутствие информации о них
Если у основателей уже была плохая история, это серьёзный сигнал.
Когда команда анонимная - это не приговор: хороших анонимных проектов тоже хватает. Но на этапе первого знакомства это всё равно повышает риск.
Для такой проверки я обычно смотрю RootData, LinkedIn, сайт, документацию и обсуждения в соцсетях.
4. Нет нормальной коммуникации с сообществом
Если команда не отвечает на вопросы, особенно на аргументированный негатив, - это плохой знак.
Отдельно заставляет задуматься, если у проекта вообще нет Discord или Telegram, а в X при этом только восторженные комментарии.
5. Нет нормальной документации
В документации должны быть хотя бы базовые вещи: функциональность, технологии, комиссии.
Если этого нет, доверия к проекту становится меньше.
6. Агрессивные обещания доходности
Фразы в духе "инвестируйте быстрее" или обещания высокой доходности без внятного объяснения механики - классический повод быть осторожнее.
Многие до сих пор помнят Terra LUNA и 20% годовых на UST. Для стейблкоина это была совсем немаленькая доходность, но о рисках тогда задумывались не все.
7. Странные подписи при тестировании кошельком
Один из самых серьёзных флагов - когда при тесте с отдельного кошелька появляются непонятные нетекстовые подписи.
Даже в Hyperliquid и других perp DEX обычно можно понять смысл действия, даже если там JSON или техническая структура.
Если же подпись скрыта за хешем, выглядит нетипично или при входе сразу просят approve / permit на все USDC, я бы таким проектом не пользовался.
Это не полный список, но именно эти сигналы я проверяю в первую очередь.
А какие красные флаги у проектов чаще всего замечаете вы?
И какие из этих пунктов вы сами считаете самыми важными?
У меня 1, 2, 3 и 7 пункты встречаются редко.
4-й бывает иногда.
5-й тоже встречается, но реже.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
1👍10❤1
Как я ищу проекты и анализирую их в TCCC AI
Решил специально взять проект с доходностью 2000-4000%, чтобы проверить, что будет не так.
Чаще всего я нахожу проекты через DefiLlama. Да, есть и другие ресурсы вроде Dune или Cryptorank. Но именно здесь мне удобнее всего сначала отбирать кандидатов.
Обычно схема простая:
захожу на главную, открываю Old Menu -> Yields -> All Projects и попадаю на страницу DeFi Yield Projects & Protocols.
Дальше сортирую по Median APY и смотрю, что находится сверху.
В этот раз я выбрал Zeebu. У него средний процент на момент написания поста около 4000%!
Сразу оговорюсь: я не советую использовать этот проект только потому, что у него высокий APY. Наоборот, слишком высокий процент уже сам по себе повод насторожиться. Но как пример для аудита проект получился показательный.
Дальше я перешёл на страницу проекта в DefiLlama, открыл сайт zeebu.fi, вставил его в tcccai.xyz, оплатил аудит и дождался результата.
Результат аудита:
https://tcccai.xyz/output/tccc-modwomobzo7nn/index.html
Что он показал.
1. Команда раскрыта только частично
Отдельные имена, LinkedIn и данные о компании найти можно. Но целостной и понятной структуры управления я не увидел. Для проекта с такими амбициями это уже минус.
2. Идея у Zeebu есть, но вопросов всё равно много
По документации видно, что у Zeebu есть рабочая схема. Описаны роли участников, модель с veZBU, распределение комиссий и условия входа для ключевых участников.
Но этого мало. По документации всё ещё неясно, кто стоит за проектом, как устроена токеномика, какие здесь риски и есть ли у проекта внятный план развития.
3. По метрикам есть серьёзные вопросы
Проект заявляет более 9-10 млрд долларов объёма расчётов и 140+ организаций.
Но при этом на главной странице сайта в момент проверки отображались нулевые значения по Protocol Revenue, Volume Processed и Protocol Yield, а APY и TVL (объём средств в протоколе) были показаны прочерками.
В DefiLlama картина тоже странная: TVL = 0, хотя застейкано около 2.74 млн долларов.
То есть публичные цифры между собой не сходятся.
4. Токеномика выглядит неполной
У ZBU заявлено широкое применение: расчёты, награды, стейкинг, veZBU (заблокированная версия токена с правами/бонусами). Также заявлена комиссия 2% внутри экономики протокола. Но если выручка на практике не подтверждается, то и реальная ценность токена остаётся под вопросом.
Под реальной ценностью считаю то, что создаёт спрос. А реальная прибыль протокола может его формировать через выкупы или награды стейкерам.
Плюс не хватает прозрачности по распределению токенов, разблокировкам и долям команды.
5. Аудиты есть, но обзор неполный
Аудиты отдельных компонентов - это плюс. Но ключевые части протокола публично раскрыты не полностью.
В итоге проверялись отдельные элементы, а не вся система целиком.
6. Есть риски централизации и управления
ZBU описан как обновляемый прокси-контракт. Это значит, что критичные параметры могут меняться.
Если при этом нет понятной схемы с мультиподписью и таймлоком, риск ручного управления остаётся высоким.
Вывод
Я выбрал Zeebu специально как показательный пример.
Когда у проекта заявлена доходность на уровне 2000-4000%, для меня это не повод заходить, а повод разбирать его особенно внимательно.
И как раз здесь TCCC AI оказался полезен.
Он помогает быстро пройтись не по обещаниям, а по проверяемым вещам: что у проекта с метриками, токеномикой, раскрытием ключевых данных и насколько его заявления сходятся с тем, что видно по открытым источникам.
По итогу вывод для меня простой:
если проект обещает аномально высокий APY, то по умолчанию я жду не "уникальную возможность", а повышенный риск.
И аудит Zeebu это скорее подтвердил, чем опроверг.
А вы в каком проекте последний раз участвовали? И для вас доходность 2000-4000% - это ещё возможность или уже сразу красный флаг?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Решил специально взять проект с доходностью 2000-4000%, чтобы проверить, что будет не так.
Чаще всего я нахожу проекты через DefiLlama. Да, есть и другие ресурсы вроде Dune или Cryptorank. Но именно здесь мне удобнее всего сначала отбирать кандидатов.
Обычно схема простая:
захожу на главную, открываю Old Menu -> Yields -> All Projects и попадаю на страницу DeFi Yield Projects & Protocols.
Дальше сортирую по Median APY и смотрю, что находится сверху.
В этот раз я выбрал Zeebu. У него средний процент на момент написания поста около 4000%!
Сразу оговорюсь: я не советую использовать этот проект только потому, что у него высокий APY. Наоборот, слишком высокий процент уже сам по себе повод насторожиться. Но как пример для аудита проект получился показательный.
Дальше я перешёл на страницу проекта в DefiLlama, открыл сайт zeebu.fi, вставил его в tcccai.xyz, оплатил аудит и дождался результата.
Результат аудита:
https://tcccai.xyz/output/tccc-modwomobzo7nn/index.html
Что он показал.
1. Команда раскрыта только частично
Отдельные имена, LinkedIn и данные о компании найти можно. Но целостной и понятной структуры управления я не увидел. Для проекта с такими амбициями это уже минус.
2. Идея у Zeebu есть, но вопросов всё равно много
По документации видно, что у Zeebu есть рабочая схема. Описаны роли участников, модель с veZBU, распределение комиссий и условия входа для ключевых участников.
Но этого мало. По документации всё ещё неясно, кто стоит за проектом, как устроена токеномика, какие здесь риски и есть ли у проекта внятный план развития.
3. По метрикам есть серьёзные вопросы
Проект заявляет более 9-10 млрд долларов объёма расчётов и 140+ организаций.
Но при этом на главной странице сайта в момент проверки отображались нулевые значения по Protocol Revenue, Volume Processed и Protocol Yield, а APY и TVL (объём средств в протоколе) были показаны прочерками.
В DefiLlama картина тоже странная: TVL = 0, хотя застейкано около 2.74 млн долларов.
То есть публичные цифры между собой не сходятся.
4. Токеномика выглядит неполной
У ZBU заявлено широкое применение: расчёты, награды, стейкинг, veZBU (заблокированная версия токена с правами/бонусами). Также заявлена комиссия 2% внутри экономики протокола. Но если выручка на практике не подтверждается, то и реальная ценность токена остаётся под вопросом.
Под реальной ценностью считаю то, что создаёт спрос. А реальная прибыль протокола может его формировать через выкупы или награды стейкерам.
Плюс не хватает прозрачности по распределению токенов, разблокировкам и долям команды.
5. Аудиты есть, но обзор неполный
Аудиты отдельных компонентов - это плюс. Но ключевые части протокола публично раскрыты не полностью.
В итоге проверялись отдельные элементы, а не вся система целиком.
6. Есть риски централизации и управления
ZBU описан как обновляемый прокси-контракт. Это значит, что критичные параметры могут меняться.
Если при этом нет понятной схемы с мультиподписью и таймлоком, риск ручного управления остаётся высоким.
Вывод
Я выбрал Zeebu специально как показательный пример.
Когда у проекта заявлена доходность на уровне 2000-4000%, для меня это не повод заходить, а повод разбирать его особенно внимательно.
И как раз здесь TCCC AI оказался полезен.
Он помогает быстро пройтись не по обещаниям, а по проверяемым вещам: что у проекта с метриками, токеномикой, раскрытием ключевых данных и насколько его заявления сходятся с тем, что видно по открытым источникам.
По итогу вывод для меня простой:
если проект обещает аномально высокий APY, то по умолчанию я жду не "уникальную возможность", а повышенный риск.
И аудит Zeebu это скорее подтвердил, чем опроверг.
А вы в каком проекте последний раз участвовали? И для вас доходность 2000-4000% - это ещё возможность или уже сразу красный флаг?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
3👍9👌3👏1
Как капча снова превратилась в квест
Одна из самых раздражающих вещей для меня в интернете - это капчи.
Думаю, зрячие люди часто даже не замечают, насколько это неудобно. Увидел картинку, ввёл символы и пошёл дальше.
Для незрячего человека всё работает совсем иначе.
Проблема не только в том, чтобы распознать текст. Иногда сначала ещё надо просто найти саму капчу на странице.
Недавно я заполнял форму обратной связи у Kaspersky.
Там нужно было ввести капчу.
Но курсором она не находилась вообще. Есть поле ввода кода. Потом сразу галочка согласия. А сама капча визуально между ними есть, но скринридером не ловится. Причём даже в режиме объектной навигации.
Раньше в таких случаях мне очень помогал ИИ.
Я мог отправить скриншот страницы в ChatGPT или OpenClaw и попросить прочитать текст с картинки. Это было не идеально, но часто реально выручало.
А недавно это начали запрещать.
Теперь всё чаще получаешь ответ в духе: я не могу распознавать капчу, потому что она создана для защиты от автоматизированных систем.
И вот тут уже становится особенно неприятно.
Потому что для многих это вообще незаметная мелочь. А у меня из-за неё обычная форма может превратиться в возню на ровном месте, если рядом нет зрячих.
Что остаётся сейчас:
• лезть в код страницы и пытаться найти картинку там;
• пробовать сервисы вроде anti-captcha;
• просить чью-то помощь.
Но и здесь всё не так просто.
Тому же anti-captcha обычно нужна сама картинка капчи, а не просто скрин всей страницы. А достать именно её бывает отдельной задачей.
И я тут ещё не говорю про сложные капчи, где надо что-то перетаскивать или выбирать.
Капча никуда не делась. Просто какое-то время ИИ реально помогал с ней справляться. А теперь и это начали закрывать.
И да, меня это правда бесит.
Но один более удобный обход я всё-таки нашёл.
Для NVDA есть дополнение Cloud Vision на основе Be My Eyes. Оно умеет скринить всё окно и выдавать по нему содержимое. Дальше я просто нахожу капчу и ввожу её вручную.
То есть проблема никуда не делась, но хотя бы появился способ проходить такие места без отдельной возни с кодом страницы.
#AI #доступность
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Одна из самых раздражающих вещей для меня в интернете - это капчи.
Думаю, зрячие люди часто даже не замечают, насколько это неудобно. Увидел картинку, ввёл символы и пошёл дальше.
Для незрячего человека всё работает совсем иначе.
Проблема не только в том, чтобы распознать текст. Иногда сначала ещё надо просто найти саму капчу на странице.
Недавно я заполнял форму обратной связи у Kaspersky.
Там нужно было ввести капчу.
Но курсором она не находилась вообще. Есть поле ввода кода. Потом сразу галочка согласия. А сама капча визуально между ними есть, но скринридером не ловится. Причём даже в режиме объектной навигации.
Раньше в таких случаях мне очень помогал ИИ.
Я мог отправить скриншот страницы в ChatGPT или OpenClaw и попросить прочитать текст с картинки. Это было не идеально, но часто реально выручало.
А недавно это начали запрещать.
Теперь всё чаще получаешь ответ в духе: я не могу распознавать капчу, потому что она создана для защиты от автоматизированных систем.
И вот тут уже становится особенно неприятно.
Потому что для многих это вообще незаметная мелочь. А у меня из-за неё обычная форма может превратиться в возню на ровном месте, если рядом нет зрячих.
Что остаётся сейчас:
• лезть в код страницы и пытаться найти картинку там;
• пробовать сервисы вроде anti-captcha;
• просить чью-то помощь.
Но и здесь всё не так просто.
Тому же anti-captcha обычно нужна сама картинка капчи, а не просто скрин всей страницы. А достать именно её бывает отдельной задачей.
И я тут ещё не говорю про сложные капчи, где надо что-то перетаскивать или выбирать.
Капча никуда не делась. Просто какое-то время ИИ реально помогал с ней справляться. А теперь и это начали закрывать.
И да, меня это правда бесит.
Но один более удобный обход я всё-таки нашёл.
Для NVDA есть дополнение Cloud Vision на основе Be My Eyes. Оно умеет скринить всё окно и выдавать по нему содержимое. Дальше я просто нахожу капчу и ввожу её вручную.
То есть проблема никуда не делась, но хотя бы появился способ проходить такие места без отдельной возни с кодом страницы.
#AI #доступность
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
1👍14❤2😍1
Как самому собрать портфель без паники
Когда люди начинают инвестировать, почти всегда приходят одни и те же мысли: а вдруг потеряю всё? что вообще покупать? как не набрать лишнего?
Мой базовый подход простой: портфель должен быть диверсифицирован, а риск - ограничен заранее.
Что это значит на практике:
• высокорисковый актив: обычно не больше 1-2% портфеля;
• вся высокорисковая часть: до 20%;
• средний риск: около 25%;
• основные активы: около 25%;
• стейблкоины: около 30% как резерв.
Если говорить о DeFi, я бы ограничивал его долей до 25% портфеля. И распределял бы эту долю внутри всех категорий, а не как отдельную корзину.
То есть:
• из стейблов часть можно держать в DeFi;
• из основных активов - тоже;
• из среднего и высокого риска - аналогично.
Но есть важное ограничение: даже если протокол кажется надёжным, в один DeFi-проект я бы не закладывал больше 1-2% всего портфеля. Причина простая: протокол могут взломать или заблокировать регуляторы.
Как это может выглядеть в цифрах:
1. 30% - стейблкоины.
Например: USDC, USDT, DAI, USDS и другие.
Это резерв, из которого часть можно держать в DeFi, а часть - вне протоколов.
2. 25% - основные активы.
Базовый вариант: BTC и ETH.
Если хочется добавить что-то ещё вроде SOL или HYPE, я бы делал это с меньшим процентом.
3. 25% - средний риск.
Это уже история про отдельные тезисы: LINK, AAVE, UNI, ENS, NEAR и подобные активы.
Обычно здесь разумнее держать по 2-3% на позицию.
4. 20% - высокий риск.
Вот здесь уже могут быть мемкоины, RWA-токены, отдельные DeFi-истории, AI-токены и другие более агрессивные идеи.
Тут те же 1-2% на актив часто выглядят здоровее, чем попытка угадать одного победителя.
Если держать в DeFi до 25% портфеля, распределение будет примерно таким:
• 7.5% из стейблов,
• 6.25% из основных активов,
• 6.25% из среднего риска,
• 5% из высокого риска.
Я бы распределял эту долю между несколькими протоколами.
Это не рекомендация к покупке, а пример логики распределения риска.
Я не призываю копировать такую структуру один в один. Но сама логика для меня рабочая: основа, резерв и жёсткое ограничение риска на одну идею.
А у вас как устроено распределение?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Когда люди начинают инвестировать, почти всегда приходят одни и те же мысли: а вдруг потеряю всё? что вообще покупать? как не набрать лишнего?
Мой базовый подход простой: портфель должен быть диверсифицирован, а риск - ограничен заранее.
Что это значит на практике:
• высокорисковый актив: обычно не больше 1-2% портфеля;
• вся высокорисковая часть: до 20%;
• средний риск: около 25%;
• основные активы: около 25%;
• стейблкоины: около 30% как резерв.
Если говорить о DeFi, я бы ограничивал его долей до 25% портфеля. И распределял бы эту долю внутри всех категорий, а не как отдельную корзину.
То есть:
• из стейблов часть можно держать в DeFi;
• из основных активов - тоже;
• из среднего и высокого риска - аналогично.
Но есть важное ограничение: даже если протокол кажется надёжным, в один DeFi-проект я бы не закладывал больше 1-2% всего портфеля. Причина простая: протокол могут взломать или заблокировать регуляторы.
Как это может выглядеть в цифрах:
1. 30% - стейблкоины.
Например: USDC, USDT, DAI, USDS и другие.
Это резерв, из которого часть можно держать в DeFi, а часть - вне протоколов.
2. 25% - основные активы.
Базовый вариант: BTC и ETH.
Если хочется добавить что-то ещё вроде SOL или HYPE, я бы делал это с меньшим процентом.
3. 25% - средний риск.
Это уже история про отдельные тезисы: LINK, AAVE, UNI, ENS, NEAR и подобные активы.
Обычно здесь разумнее держать по 2-3% на позицию.
4. 20% - высокий риск.
Вот здесь уже могут быть мемкоины, RWA-токены, отдельные DeFi-истории, AI-токены и другие более агрессивные идеи.
Тут те же 1-2% на актив часто выглядят здоровее, чем попытка угадать одного победителя.
Если держать в DeFi до 25% портфеля, распределение будет примерно таким:
• 7.5% из стейблов,
• 6.25% из основных активов,
• 6.25% из среднего риска,
• 5% из высокого риска.
Я бы распределял эту долю между несколькими протоколами.
Это не рекомендация к покупке, а пример логики распределения риска.
Я не призываю копировать такую структуру один в один. Но сама логика для меня рабочая: основа, резерв и жёсткое ограничение риска на одну идею.
А у вас как устроено распределение?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
1👍15❤2
ИИ меняет планку сотрудника
Чаще всего вокруг ИИ слышны крики, что он заменяет людей, а компании увольняют сотрудников ради нейросетей.
Но мне понравился подход Coinbase, который Брайан Армстронг описал в X.
Он пишет, что ИИ резко повышает эффективность сотрудников. Инженер с ИИ может за несколько дней сделать то, на что раньше у команды уходили недели. После этого компания уже иначе смотрит на структуру, роли и требования к людям.
Coinbase уже идёт по этому пути. Компания сокращает около 14% сотрудников, убирает лишние уровни управления и делает ставку на людей, которые сами приносят результат, а не ограничиваются управлением.
Там, где раньше бизнес ещё мог жить с тяжёлой структурой, лишними согласованиями и медленным темпом, теперь это обходится слишком дорого.
И тут нельзя просто сказать, что ИИ заменяет людей. Сначала компании получают больше отдачи от текущей команды. Потом под это меняют роли, численность и сам принцип работы.
Похоже, таких историй будет больше.
Источник: пост Брайана Армстронга в X
P. S. Также помню историю про одну компанию, которая внедрила ИИ с подключением его к камерам. Результат: повышение удобства работы сотрудников и увольнение тех, кто большую часть дня ничего не делал.
Но названия и источника нет, поэтому просто дополнительная инфа, о которой ни могу не написать.
А вы боитесь, что вас заменит ИИ, или уже пробуете повышать с его помощью свою эффективность?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Чаще всего вокруг ИИ слышны крики, что он заменяет людей, а компании увольняют сотрудников ради нейросетей.
Но мне понравился подход Coinbase, который Брайан Армстронг описал в X.
Он пишет, что ИИ резко повышает эффективность сотрудников. Инженер с ИИ может за несколько дней сделать то, на что раньше у команды уходили недели. После этого компания уже иначе смотрит на структуру, роли и требования к людям.
Coinbase уже идёт по этому пути. Компания сокращает около 14% сотрудников, убирает лишние уровни управления и делает ставку на людей, которые сами приносят результат, а не ограничиваются управлением.
Там, где раньше бизнес ещё мог жить с тяжёлой структурой, лишними согласованиями и медленным темпом, теперь это обходится слишком дорого.
И тут нельзя просто сказать, что ИИ заменяет людей. Сначала компании получают больше отдачи от текущей команды. Потом под это меняют роли, численность и сам принцип работы.
Похоже, таких историй будет больше.
Источник: пост Брайана Армстронга в X
P. S. Также помню историю про одну компанию, которая внедрила ИИ с подключением его к камерам. Результат: повышение удобства работы сотрудников и увольнение тех, кто большую часть дня ничего не делал.
Но названия и источника нет, поэтому просто дополнительная инфа, о которой ни могу не написать.
А вы боитесь, что вас заменит ИИ, или уже пробуете повышать с его помощью свою эффективность?
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
1👍9😍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
С днём победы!
P. S. Сегодня сделал скилл для генерации видео, и создал со своим ИИ-агентом!
А потом наложил звуки салюта также с его помощью.
Исходный код: https://github.com/web3blind/video-generation-skill
Ещё раз с 9 мая, с днём победы!
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
P. S. Сегодня сделал скилл для генерации видео, и создал со своим ИИ-агентом!
А потом наложил звуки салюта также с его помощью.
Исходный код: https://github.com/web3blind/video-generation-skill
Ещё раз с 9 мая, с днём победы!
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
👍20❤6👏3👎1
Зачем я смотрю проект по 4К+, а не по одному признаку
У проекта может быть сильная команда, но слабая токеномика.
Может быть хороший код, но опасные админские права.
Может быть красивый сайт и список известных партнёров, но непонятно, кто будет реально пользоваться продуктом.
И наоборот: у проекта может быть заметный минус, но сам по себе он ещё не доказывает, что всё плохо. Важно понять, где именно риск и насколько он критичен.
Поэтому я и использую для себя 4К+: команда, концепт, коин, код и практика. Не потому что это какая-то истина в последней инстанции, а потому что такая рамка заставляет смотреть шире одного аргумента.
Один сильный пункт легко перетягивает внимание.
Например, если смотреть только на команду, можно пропустить слабую экономику токена. Если смотреть только на токеномику, можно не заметить, что продукт никому не нужен. Если смотреть только на код, можно не оценить рынок. Если смотреть только на партнёров, можно принять маркетинг за доказательство качества.
Нормальный разбор не обязан сразу говорить мне “покупать” или “не покупать”. Это вообще не самая полезная часть.
Полезнее, когда после разбора понятно:
• что уже подтверждается фактами;
• что держится на обещаниях;
• где технический риск;
• где риск токена;
• что нужно проверить перед действием.
Я не против коротких обзоров и отдельных сигналов. Иногда они как раз помогают быстро заметить важную деталь и отреагировать, если уже в проекте.
Но если решение строится только на одной детали, я бы не спешил инвестировать или пользоваться. В крипте слишком много проектов, которые хорошо выглядят с одной стороны и начинают рассыпаться, когда смотришь чуть шире.
Приведу пример.
На днях читал аналитику проекта Sato - токен на Ethereum. Описывалась интересная механика. Но не были описаны риски: что это актив неизвестно кем созданный. Что у него может быть большая манипулируемость несмотря на якобы случайное обнаружение. Могут быть и другие факторы.
И их лучше бы определить то участия.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
У проекта может быть сильная команда, но слабая токеномика.
Может быть хороший код, но опасные админские права.
Может быть красивый сайт и список известных партнёров, но непонятно, кто будет реально пользоваться продуктом.
И наоборот: у проекта может быть заметный минус, но сам по себе он ещё не доказывает, что всё плохо. Важно понять, где именно риск и насколько он критичен.
Поэтому я и использую для себя 4К+: команда, концепт, коин, код и практика. Не потому что это какая-то истина в последней инстанции, а потому что такая рамка заставляет смотреть шире одного аргумента.
Один сильный пункт легко перетягивает внимание.
Например, если смотреть только на команду, можно пропустить слабую экономику токена. Если смотреть только на токеномику, можно не заметить, что продукт никому не нужен. Если смотреть только на код, можно не оценить рынок. Если смотреть только на партнёров, можно принять маркетинг за доказательство качества.
Нормальный разбор не обязан сразу говорить мне “покупать” или “не покупать”. Это вообще не самая полезная часть.
Полезнее, когда после разбора понятно:
• что уже подтверждается фактами;
• что держится на обещаниях;
• где технический риск;
• где риск токена;
• что нужно проверить перед действием.
Я не против коротких обзоров и отдельных сигналов. Иногда они как раз помогают быстро заметить важную деталь и отреагировать, если уже в проекте.
Но если решение строится только на одной детали, я бы не спешил инвестировать или пользоваться. В крипте слишком много проектов, которые хорошо выглядят с одной стороны и начинают рассыпаться, когда смотришь чуть шире.
Приведу пример.
На днях читал аналитику проекта Sato - токен на Ethereum. Описывалась интересная механика. Но не были описаны риски: что это актив неизвестно кем созданный. Что у него может быть большая манипулируемость несмотря на якобы случайное обнаружение. Могут быть и другие факторы.
И их лучше бы определить то участия.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Telegram
😎 Незрячий web3 программист
Аналитика web3-проектов, работа с ИИ, свои инструменты и доступность интерфейсов - от незрячего разработчика. Помогаю лучше понимать риски, находить полезные решения и смотреть на проекты глубже.
Связь по рекламе и услугам: @blind_dev_contact_bot
Связь по рекламе и услугам: @blind_dev_contact_bot
2👍13❤3
Utexo выглядит как сильный проект под контент-роль, но как долгосрочная история пока не доказан
Я узнал о нём из сообщества Gem Hunters. Там проект добавили в закрытый Notion и подали как один из лучших вариантов для фарма роли Scriber.
Концепт сильный: USDT на Bitcoin через RGB и Lightning Network. Если коротко, Utexo пытается сделать слой исполнения и расчётов для платёжных операторов, где стейблкоин-платежи идут быстро, приватнее и с более предсказуемыми комиссиями.
Этого рынку действительно не хватает.
Для кошельков, бирж и платёжных сервисов это понятная боль. Им не нужна красивая фраза “Bitcoin-native”. Им нужно знать, сколько стоит платёж, где задержка, кто держит инфраструктуру и что будет при сбое.
По команде картина неплохая, но я бы всё равно разделял Notion и проверяемые источники. В материалах Gem Hunters упоминаются Viktor Ihnatiuk из Boosty Labs и Chris Hutchinson, бывший Head of Community в Polkadot. В аудите отдельно подтверждается публичный след компании через LinkedIn и Renat Skitsan как Co-Founder & CTO. То есть это не анонимный проект без лиц, но полной картины управления, security council или похожей структуры я не увидел.
Продуктовая рамка у Utexo есть: Cloud, API, SDK, Bridge, Swap. Это уже больше, чем лендинг с обещанием “мы построим будущее”. Плюс сама тема USDT на Bitcoin выглядит достаточно сильной, особенно если учитывать интерес Tether к расширению стейблкоинов за пределы привычных сетей.
Но как только смотришь глубже, появляются вопросы. Полный аудит здесь: https://tcccai.xyz/output/tccc-mp28gi7dx0fn7/index.html
Публичных метрик я не увидел: TVL, объёмы, активные пользователи, комиссии - всё это пока не раскрыто. Впрочем, насколько я понял, у проекта ещё нет полноценного публичного тестнета.
Коин отдельно оценивать сейчас смысла нет: публично подтверждённого utility/governance токена я не увидел. Поэтому я бы не смотрел на Utexo как на инвест-идею по токену.
Монетизация тоже не до конца прозрачна. На сайте есть тезис про бесплатные USDT-переводы, но рядом же говорится про настраиваемые комиссии. Возможно, это объясняется моделью для операторов, но без конкретных тарифов оценить сложно.
По коду и безопасности рано расслабляться. SDK открыт и находится в beta, но ключевые компоненты и Cloud-инфраструктура закрыты. Подтверждённых аудитов основных модулей я не нашёл.
Отдельно смущает зависимость Cloud API и вебхуков от thunderstack.org. Для обычного пользователя это мелочь, а для оператора - риск живучести. Если внешний провайдер падает, страдает рабочий процесс.
Практика здесь интереснее инвестиционной части.
По Notion из Gem Hunters, основной смысл сейчас в роли Scriber в Discord. Guild можно пройти, но там простые социальные задания. Главная ставка - писать контент, попадать в поле зрения проекта и прокачивать X через упоминание проекта и рассказы о нём.
Мне это кажется нормальной асимметричной ставкой временем: проект сильнее среднего для текущего рынка ролей, тема не совсем заезженная, а Utexo, судя по наблюдениям GH, репостит даже небольших амбассадоров.
Мой вывод: я бы Utexo добавил в список проектов для контента. Не потому что здесь уже всё доказано по экономике, аудитам и метрикам, а потому что роль Scriber может быть полезной ставкой временем: возможный дроп плюс развитие X-аккаунта.
#аналитика
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Я узнал о нём из сообщества Gem Hunters. Там проект добавили в закрытый Notion и подали как один из лучших вариантов для фарма роли Scriber.
Концепт сильный: USDT на Bitcoin через RGB и Lightning Network. Если коротко, Utexo пытается сделать слой исполнения и расчётов для платёжных операторов, где стейблкоин-платежи идут быстро, приватнее и с более предсказуемыми комиссиями.
Этого рынку действительно не хватает.
Для кошельков, бирж и платёжных сервисов это понятная боль. Им не нужна красивая фраза “Bitcoin-native”. Им нужно знать, сколько стоит платёж, где задержка, кто держит инфраструктуру и что будет при сбое.
По команде картина неплохая, но я бы всё равно разделял Notion и проверяемые источники. В материалах Gem Hunters упоминаются Viktor Ihnatiuk из Boosty Labs и Chris Hutchinson, бывший Head of Community в Polkadot. В аудите отдельно подтверждается публичный след компании через LinkedIn и Renat Skitsan как Co-Founder & CTO. То есть это не анонимный проект без лиц, но полной картины управления, security council или похожей структуры я не увидел.
Продуктовая рамка у Utexo есть: Cloud, API, SDK, Bridge, Swap. Это уже больше, чем лендинг с обещанием “мы построим будущее”. Плюс сама тема USDT на Bitcoin выглядит достаточно сильной, особенно если учитывать интерес Tether к расширению стейблкоинов за пределы привычных сетей.
Но как только смотришь глубже, появляются вопросы. Полный аудит здесь: https://tcccai.xyz/output/tccc-mp28gi7dx0fn7/index.html
Публичных метрик я не увидел: TVL, объёмы, активные пользователи, комиссии - всё это пока не раскрыто. Впрочем, насколько я понял, у проекта ещё нет полноценного публичного тестнета.
Коин отдельно оценивать сейчас смысла нет: публично подтверждённого utility/governance токена я не увидел. Поэтому я бы не смотрел на Utexo как на инвест-идею по токену.
Монетизация тоже не до конца прозрачна. На сайте есть тезис про бесплатные USDT-переводы, но рядом же говорится про настраиваемые комиссии. Возможно, это объясняется моделью для операторов, но без конкретных тарифов оценить сложно.
По коду и безопасности рано расслабляться. SDK открыт и находится в beta, но ключевые компоненты и Cloud-инфраструктура закрыты. Подтверждённых аудитов основных модулей я не нашёл.
Отдельно смущает зависимость Cloud API и вебхуков от thunderstack.org. Для обычного пользователя это мелочь, а для оператора - риск живучести. Если внешний провайдер падает, страдает рабочий процесс.
Практика здесь интереснее инвестиционной части.
По Notion из Gem Hunters, основной смысл сейчас в роли Scriber в Discord. Guild можно пройти, но там простые социальные задания. Главная ставка - писать контент, попадать в поле зрения проекта и прокачивать X через упоминание проекта и рассказы о нём.
Мне это кажется нормальной асимметричной ставкой временем: проект сильнее среднего для текущего рынка ролей, тема не совсем заезженная, а Utexo, судя по наблюдениям GH, репостит даже небольших амбассадоров.
Мой вывод: я бы Utexo добавил в список проектов для контента. Не потому что здесь уже всё доказано по экономике, аудитам и метрикам, а потому что роль Scriber может быть полезной ставкой временем: возможный дроп плюс развитие X-аккаунта.
#аналитика
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
3👍9🔥3❤1
Когда-то я читал про это в фантастике. А теперь почти так и живу
Я люблю длинные циклы книг, потому что так сильнее погружаюсь в миры. Поэтому когда-то меня сильно зацепил цикл «Ник» Анджея Ясинского.
Главный герой, программист Николай, попадает в другой мир. Блуждая по руинам, он находит странное сооружение, а там - переносной компьютер с искусственным интеллектом в виде браслета. Постепенно между ними устанавливается контакт, и этот ИИ начинает реально помогать герою.
Меня тогда особенно впечатлило, что человек путешествовал, давал ИИ алгоритмы голосом или мысленно, а тот создавал нужные программы.
На тот момент это ощущалось почти фантастикой.
А сейчас мне особенно интересно вспоминать эту историю, потому что мы сами уже почти подошли к чему-то похожему!
Недавно я, например, наговаривал своему ИИ-ассистенту задачу голосом по пути в гости.
Почти как Ник 🙂!
А у вас было что-то такое: сначала читали об этом в фантастике, а потом видели в жизни?
#AI #фантастика #обо_мне
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Я люблю длинные циклы книг, потому что так сильнее погружаюсь в миры. Поэтому когда-то меня сильно зацепил цикл «Ник» Анджея Ясинского.
Главный герой, программист Николай, попадает в другой мир. Блуждая по руинам, он находит странное сооружение, а там - переносной компьютер с искусственным интеллектом в виде браслета. Постепенно между ними устанавливается контакт, и этот ИИ начинает реально помогать герою.
Меня тогда особенно впечатлило, что человек путешествовал, давал ИИ алгоритмы голосом или мысленно, а тот создавал нужные программы.
На тот момент это ощущалось почти фантастикой.
А сейчас мне особенно интересно вспоминать эту историю, потому что мы сами уже почти подошли к чему-то похожему!
Недавно я, например, наговаривал своему ИИ-ассистенту задачу голосом по пути в гости.
Почти как Ник 🙂!
А у вас было что-то такое: сначала читали об этом в фантастике, а потом видели в жизни?
#AI #фантастика #обо_мне
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
1👍9❤5💯2🔥1
Почему большинство DeFi-проектов не создают ценность - и это нормально
Я бы не делал вывод о DeFi по большинству проектов.
В крипте действительно много протоколов, которые почти ничего нового не добавляют. Берут уже работающую механику, форкают код, меняют параметры, добавляют токен, новый интерфейс и запускают это как отдельный проект.
Из-за открытого кода так делать проще. И это одна из причин, почему вокруг успешных идей быстро появляется много похожих копий.
С точки зрения ценности большая часть таких проектов слабая. Они не решают новую проблему, не дают пользователю понятной причины остаться без раздач и часто просто перетаскивают ликвидность из одного места в другое.
Но я не уверен, что это само по себе плохо.
В любой новой сфере большинство попыток не становится чем-то большим. Условно, 90% проектов остаются шумом, экспериментами или копиями. А те самые 10% иногда превращаются в инфраструктуру, которую потом используют остальные.
В DeFi копии тоже могут быть полезны, если через них рынок проверяет что-то конкретное: комиссии, модель стимулов, управление, удобство, безопасность, спрос на определённую механику.
Проблема не в самом форке. Проблема в том, когда форк продают как революцию, хотя там нет новой логики.
Я бы проверял это не по обещаниям, а по 4К+.
Команда: есть ли у людей опыт, хватает ли компетенций, понятно ли, кто принимает решения.
Концепт: есть ли там новая механика, понятный эксперимент или хотя бы серьёзное отличие от исходного проекта. Если это просто та же идея в другой упаковке, ценности немного.
Коин: зачем нужен токен, откуда берётся спрос, кто получает основную выгоду и держится ли экономика без постоянных раздач.
Код: открыт ли он, что именно изменили после форка, есть ли существенные доработки, аудиты и понятная модель безопасности.
Практика: работает ли продукт, есть ли живой функционал, понятная польза и причина пользоваться им после окончания наград.
Если по этим пунктам ответы слабые, проект не обязательно скам. Просто ценности там пока мало.
И для меня это нормальная картина рынка. Большинство проектов можно пропустить. Важнее научиться отличать три вещи: копию, эксперимент и проект, который действительно что-то добавляет.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Я бы не делал вывод о DeFi по большинству проектов.
В крипте действительно много протоколов, которые почти ничего нового не добавляют. Берут уже работающую механику, форкают код, меняют параметры, добавляют токен, новый интерфейс и запускают это как отдельный проект.
Из-за открытого кода так делать проще. И это одна из причин, почему вокруг успешных идей быстро появляется много похожих копий.
С точки зрения ценности большая часть таких проектов слабая. Они не решают новую проблему, не дают пользователю понятной причины остаться без раздач и часто просто перетаскивают ликвидность из одного места в другое.
Но я не уверен, что это само по себе плохо.
В любой новой сфере большинство попыток не становится чем-то большим. Условно, 90% проектов остаются шумом, экспериментами или копиями. А те самые 10% иногда превращаются в инфраструктуру, которую потом используют остальные.
В DeFi копии тоже могут быть полезны, если через них рынок проверяет что-то конкретное: комиссии, модель стимулов, управление, удобство, безопасность, спрос на определённую механику.
Проблема не в самом форке. Проблема в том, когда форк продают как революцию, хотя там нет новой логики.
Я бы проверял это не по обещаниям, а по 4К+.
Команда: есть ли у людей опыт, хватает ли компетенций, понятно ли, кто принимает решения.
Концепт: есть ли там новая механика, понятный эксперимент или хотя бы серьёзное отличие от исходного проекта. Если это просто та же идея в другой упаковке, ценности немного.
Коин: зачем нужен токен, откуда берётся спрос, кто получает основную выгоду и держится ли экономика без постоянных раздач.
Код: открыт ли он, что именно изменили после форка, есть ли существенные доработки, аудиты и понятная модель безопасности.
Практика: работает ли продукт, есть ли живой функционал, понятная польза и причина пользоваться им после окончания наград.
Если по этим пунктам ответы слабые, проект не обязательно скам. Просто ценности там пока мало.
И для меня это нормальная картина рынка. Большинство проектов можно пропустить. Важнее научиться отличать три вещи: копию, эксперимент и проект, который действительно что-то добавляет.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
1👍13🔥5❤1
Layer3: удобный сервис заданий, но пока без сильного долгосрочного тезиса
Один подписчик попросил сделать анализ Layer3. Я прогнал проект через свой TCCC AI:
источник.
Ниже коротко по структуре, по которой обычно смотрю проекты.
Команда
Проект завязан на Layer3 Foundation. В документации написано, что фонд должен поддерживать экосистему и постепенно вести проект к управлению сообществом.
Но на практике управление пока выглядит довольно централизованным. Есть Protocol Council, но для участия нужен ончейн-вклад и от 50 000 L3 в стейкинге. Доходы протокола тоже идут в Foundation.
Для меня это не красный флаг сам по себе, но полноценной децентрализацией это пока назвать сложно.
Концепт
Layer3 описывает себя как инфраструктуру для дистрибуции, идентичности и стимулов. Если проще, это платформа, где проекты дают задания пользователям, а пользователи за активность получают ончейн-подтверждения, CUBE и иногда награды.
Я пользовался Layer3 2+ лет назад. Интерфейс был удобный, но в какой-то момент надоело: особого толка для себя я не увидел.
Недели три назад снова зашёл из-за заданий Dango. Интерфейс по-прежнему понятный, задания проходятся нормально, CUBE можно сминтить без лишней боли.
Плюс Layer3 перед Galxe в том, что там больше ончейн-подтверждаемых заданий. Это уменьшает спам с социальными активностями, где люди просто подписываются, лайкают и уходят.
Но в 2026 году просто быть сервисом заданий уже мало. Я бы ждал от Layer3 движения в сторону ИИ: генерация заданий под конкретный проект, проверка качества пользователей, анти-sybil, подбор заданий под профиль пользователя, аналитика для проектов и сценарии, которые реально помогают удерживать людей, а не сводятся к раздаче кубов.
Коин
Токен L3 нужен для управления, стейкинга, доступа к части возможностей и бустов наград.
По токеномике есть проблема: 25.3% у core contributors, 23.2% у инвесторов и 0.5% у advisors. Вместе это почти 49% supply у инсайдеров.
Community получает 51%, но без прозрачных метрик по revenue, fees и удержанию пользователей сложно понять, насколько токен реально захватывает ценность продукта.
Если спрос на L3 будет держаться только на заданиях, стейкинге и ожидании будущих наград, это слабая база. Нужен понятный спрос со стороны проектов, которые готовы платить за качественных пользователей, а не за поток фармеров.
Код
Здесь ситуация лучше. В документации уже есть страница с аудитами: Sherlock и ThreeSigma. Также указан GitHub с контрактами CUBEs и Token Distribution.
Это плюс.
Но я бы всё равно разделял аудит отдельных контрактов и безопасность всей модели. Есть стейкинг, распределение токенов, мостовая инфраструктура и зависимость от Wormhole NTT для Solana. Это разные слои риска.
Риски
Главный риск для Layer3 - качество спроса.
Платформа может показывать большие цифры по пользователям и транзакциям, но для такого продукта важно другое: возвращаются ли пользователи без наград, получают ли проекты качественную аудиторию, есть ли повторяемый спрос со стороны клиентов.
Из отчёта TCCC AI известно, что эти метрики остаются непрозрачными.
Второй риск - токен. Почти половина supply у команды, инвесторов и advisors, а разлоки со второго года могут давить на цену.
Третий риск - конкуренция. Если Layer3 останется просто удобной витриной заданий, его легко сравнивать с Galxe и похожими платформами. Тогда преимущество будет не в токене, а в интерфейсе и партнёрках.
Итог
Layer3 не выглядит пустым проектом. Продукт есть, интерфейс удобный, ончейн-задания лучше обычного социального спама, документация стала понятнее, аудиты тоже есть.
Но как долгосрочная история проект пока вызывает сомнения.
Мне кажется, Layer3 нужно уходить от формата «выполни задание - сминти куб» в сторону нормального слоя распределения пользователей для web3-проектов. С ИИ-подбором, проверкой качества, репутацией, анти-sybil и понятной аналитикой для команд.
Тогда появляется шанс на полезную инфраструктуру, где квестовая площадка остаётся только входной точкой.
Пока для меня Layer3 - скорее проект в список наблюдения, чем что-то, куда хочется инвестировать.
Один подписчик попросил сделать анализ Layer3. Я прогнал проект через свой TCCC AI:
источник.
Ниже коротко по структуре, по которой обычно смотрю проекты.
Команда
Проект завязан на Layer3 Foundation. В документации написано, что фонд должен поддерживать экосистему и постепенно вести проект к управлению сообществом.
Но на практике управление пока выглядит довольно централизованным. Есть Protocol Council, но для участия нужен ончейн-вклад и от 50 000 L3 в стейкинге. Доходы протокола тоже идут в Foundation.
Для меня это не красный флаг сам по себе, но полноценной децентрализацией это пока назвать сложно.
Концепт
Layer3 описывает себя как инфраструктуру для дистрибуции, идентичности и стимулов. Если проще, это платформа, где проекты дают задания пользователям, а пользователи за активность получают ончейн-подтверждения, CUBE и иногда награды.
Я пользовался Layer3 2+ лет назад. Интерфейс был удобный, но в какой-то момент надоело: особого толка для себя я не увидел.
Недели три назад снова зашёл из-за заданий Dango. Интерфейс по-прежнему понятный, задания проходятся нормально, CUBE можно сминтить без лишней боли.
Плюс Layer3 перед Galxe в том, что там больше ончейн-подтверждаемых заданий. Это уменьшает спам с социальными активностями, где люди просто подписываются, лайкают и уходят.
Но в 2026 году просто быть сервисом заданий уже мало. Я бы ждал от Layer3 движения в сторону ИИ: генерация заданий под конкретный проект, проверка качества пользователей, анти-sybil, подбор заданий под профиль пользователя, аналитика для проектов и сценарии, которые реально помогают удерживать людей, а не сводятся к раздаче кубов.
Коин
Токен L3 нужен для управления, стейкинга, доступа к части возможностей и бустов наград.
По токеномике есть проблема: 25.3% у core contributors, 23.2% у инвесторов и 0.5% у advisors. Вместе это почти 49% supply у инсайдеров.
Community получает 51%, но без прозрачных метрик по revenue, fees и удержанию пользователей сложно понять, насколько токен реально захватывает ценность продукта.
Если спрос на L3 будет держаться только на заданиях, стейкинге и ожидании будущих наград, это слабая база. Нужен понятный спрос со стороны проектов, которые готовы платить за качественных пользователей, а не за поток фармеров.
Код
Здесь ситуация лучше. В документации уже есть страница с аудитами: Sherlock и ThreeSigma. Также указан GitHub с контрактами CUBEs и Token Distribution.
Это плюс.
Но я бы всё равно разделял аудит отдельных контрактов и безопасность всей модели. Есть стейкинг, распределение токенов, мостовая инфраструктура и зависимость от Wormhole NTT для Solana. Это разные слои риска.
Риски
Главный риск для Layer3 - качество спроса.
Платформа может показывать большие цифры по пользователям и транзакциям, но для такого продукта важно другое: возвращаются ли пользователи без наград, получают ли проекты качественную аудиторию, есть ли повторяемый спрос со стороны клиентов.
Из отчёта TCCC AI известно, что эти метрики остаются непрозрачными.
Второй риск - токен. Почти половина supply у команды, инвесторов и advisors, а разлоки со второго года могут давить на цену.
Третий риск - конкуренция. Если Layer3 останется просто удобной витриной заданий, его легко сравнивать с Galxe и похожими платформами. Тогда преимущество будет не в токене, а в интерфейсе и партнёрках.
Итог
Layer3 не выглядит пустым проектом. Продукт есть, интерфейс удобный, ончейн-задания лучше обычного социального спама, документация стала понятнее, аудиты тоже есть.
Но как долгосрочная история проект пока вызывает сомнения.
Мне кажется, Layer3 нужно уходить от формата «выполни задание - сминти куб» в сторону нормального слоя распределения пользователей для web3-проектов. С ИИ-подбором, проверкой качества, репутацией, анти-sybil и понятной аналитикой для команд.
Тогда появляется шанс на полезную инфраструктуру, где квестовая площадка остаётся только входной точкой.
Пока для меня Layer3 - скорее проект в список наблюдения, чем что-то, куда хочется инвестировать.
👍9❤2🔥2
Чем ИИ-агент оказался для меня полезнее обычного чата с нейросетью?
Когда я рассказываю, как использую ИИ, многие сначала думают примерно так: ну подумаешь, ещё один ChatGPT, только сложнее и дороже.
Но у меня разница ощущается совсем в другом.
Обычный чат с нейронкой - это когда ты задал вопрос, получил ответ и пошёл дальше.
ИИ-агент у меня работает иначе. Его можно настраивать под свои задачи и постепенно собирать под себя почти как набор инструментов.
Например, у меня ИИ сам раз в сутки читает чаты и присылает список обсуждений.
Ещё есть отдельный канал, который собирается на основе информации из интернета по нужной мне теме. Впрочем, об этом я писал в посте про каналы на автопилоте.
Плюс я настраиваю ему свой стиль написания и отдельные правила редактуры постов. У меня, например, для этого есть 16 пунктов.
И когда всё это собрано в структуру, результат получается заметно качественнее, чем если просто открыть сайт и что-то спросить у нейросети в лоб.
Да, это дороже. И да, это уже не история “в два клика”.
Но и пользы здесь больше.
Потому что в какой-то момент ИИ перестаёт быть просто собеседником. Он становится помощником, которого ты постепенно собираешь под свои реальные задачи.
Именно здесь я для себя и увидел настоящую разницу между “просто ИИ” и ИИ-агентом.
А вы где для себя видите границу между “чатом с нейросетью” и “агентом”?
Или пока разницы вообще не чувствуете?
#AI
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Когда я рассказываю, как использую ИИ, многие сначала думают примерно так: ну подумаешь, ещё один ChatGPT, только сложнее и дороже.
Но у меня разница ощущается совсем в другом.
Обычный чат с нейронкой - это когда ты задал вопрос, получил ответ и пошёл дальше.
ИИ-агент у меня работает иначе. Его можно настраивать под свои задачи и постепенно собирать под себя почти как набор инструментов.
Например, у меня ИИ сам раз в сутки читает чаты и присылает список обсуждений.
Ещё есть отдельный канал, который собирается на основе информации из интернета по нужной мне теме. Впрочем, об этом я писал в посте про каналы на автопилоте.
Плюс я настраиваю ему свой стиль написания и отдельные правила редактуры постов. У меня, например, для этого есть 16 пунктов.
И когда всё это собрано в структуру, результат получается заметно качественнее, чем если просто открыть сайт и что-то спросить у нейросети в лоб.
Да, это дороже. И да, это уже не история “в два клика”.
Но и пользы здесь больше.
Потому что в какой-то момент ИИ перестаёт быть просто собеседником. Он становится помощником, которого ты постепенно собираешь под свои реальные задачи.
Именно здесь я для себя и увидел настоящую разницу между “просто ИИ” и ИИ-агентом.
А вы где для себя видите границу между “чатом с нейросетью” и “агентом”?
Или пока разницы вообще не чувствуете?
#AI
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
2❤6👍5🔥2
Как я пришёл к системе 4К+
Я не придумывал её с нуля.
Изначально была система 4К Владимира Menaskop, @web3news: команда, концепт, коин и код.
Идея простая: если хочешь оценить web3-проект, нельзя смотреть только на токен или только на красивую идею. Нужно разложить проект по нескольким слоям и посмотреть, где слабые места.
В одном DAO под эту систему собрали список вопросов для оценки проектов. Так появился Audit 4K bot.
А потом на практике стало понятно, что четырёх блоков мне не хватает.
Можно разобрать команду, концепт, коин и код, но всё равно остаться без ответа на простой вопрос: можно ли этим проектом вообще пользоваться?
Не в теории. Не по презентации. А руками.
Как устроен интерфейс? Понятна ли логика действий? Где пользователь может потерять деньги, ошибиться или не понять следующий шаг? Что видно в документации, а что выясняется только после проверки продукта?
Так у меня постепенно появилась 4К+.
Плюс - это практика и функциональность. Не отдельная красивая надстройка, а проверка того, как проект работает в реальном сценарии использования.
Со временем часть старых вопросов стала менее полезной. Например, вопросы про BitcoinTalk сейчас редко что-то дают. Рынок изменился, команды изменились, каналы коммуникации тоже.
Поэтому я всё реже возвращался к старому списку как к готовой анкете и всё больше собирал свои факторы качества проектов.
Потом к этому добавился ИИ.
Не как замена анализу, а как способ быстрее проходить черновую работу: структурировать вопросы, сравнивать ответы, находить слабые места и готовить промпты для такой проверки.
Так всё постепенно дошло до tcccai.xyz.
Я сам пользуюсь этим инструментом для аудитов. И его уже начинают использовать другие. Из свежего: Envelop интегрировал сервис для информации о проектах в индексах.
Для меня 4К+ сейчас - это способ не утонуть в хаосе web3-проектов и быстрее понять, где перед тобой рабочий продукт, а где в основном красивая упаковка.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Я не придумывал её с нуля.
Изначально была система 4К Владимира Menaskop, @web3news: команда, концепт, коин и код.
Идея простая: если хочешь оценить web3-проект, нельзя смотреть только на токен или только на красивую идею. Нужно разложить проект по нескольким слоям и посмотреть, где слабые места.
В одном DAO под эту систему собрали список вопросов для оценки проектов. Так появился Audit 4K bot.
А потом на практике стало понятно, что четырёх блоков мне не хватает.
Можно разобрать команду, концепт, коин и код, но всё равно остаться без ответа на простой вопрос: можно ли этим проектом вообще пользоваться?
Не в теории. Не по презентации. А руками.
Как устроен интерфейс? Понятна ли логика действий? Где пользователь может потерять деньги, ошибиться или не понять следующий шаг? Что видно в документации, а что выясняется только после проверки продукта?
Так у меня постепенно появилась 4К+.
Плюс - это практика и функциональность. Не отдельная красивая надстройка, а проверка того, как проект работает в реальном сценарии использования.
Со временем часть старых вопросов стала менее полезной. Например, вопросы про BitcoinTalk сейчас редко что-то дают. Рынок изменился, команды изменились, каналы коммуникации тоже.
Поэтому я всё реже возвращался к старому списку как к готовой анкете и всё больше собирал свои факторы качества проектов.
Потом к этому добавился ИИ.
Не как замена анализу, а как способ быстрее проходить черновую работу: структурировать вопросы, сравнивать ответы, находить слабые места и готовить промпты для такой проверки.
Так всё постепенно дошло до tcccai.xyz.
Я сам пользуюсь этим инструментом для аудитов. И его уже начинают использовать другие. Из свежего: Envelop интегрировал сервис для информации о проектах в индексах.
Для меня 4К+ сейчас - это способ не утонуть в хаосе web3-проектов и быстрее понять, где перед тобой рабочий продукт, а где в основном красивая упаковка.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
11👍12❤3
Bungee: удобный кросс-чейн обменник, но не без вопросов к архитектуре
Я прогнал Bungee через TCCC AI и посмотрел, что у проекта под капотом.
Если коротко: Bungee - это пользовательский продукт поверх SOCKET. SOCKET даёт инфраструктуру для chain abstraction, а Bungee превращает это в понятный интерфейс: выбрать токен, сеть, маршрут и сделать кросс-чейн своп без ручного обхода нескольких мостов.
Команда
Проект связан с командой SOCKET. Юридический оператор - Socket Technologies Limited на BVI.
По продукту видно, что за ним есть реальная работа: документация, API, интеграции с MetaMask, Coinbase Wallet, Rabby и Rainbow.
Но прозрачность управления слабее, чем хотелось бы. В документации есть BungeeDAO, через который добавляются Пруверы в белый список для Auto Mode. А вот деталей по управлению, мультисигам, критериям отбора и контролю этих ролей не хватает.
Концепт
Идея хорошая. Мосты сами по себе неудобны: сети, газ, маршруты, комиссии, ожидание, риск ошибки.
Bungee пытается убрать эту боль. Есть Manual Mode, где пользователь сам выбирает маршрут и отправляет транзакции. И есть Auto Mode, где пользователь подписывает офчейн-запрос, а агенты конкурируют за исполнение маршрута.
В теории это правильное направление. Пользователю не нужен «мост ради моста». Ему нужно действие: получить нужный токен в нужной сети с нормальной ценой и без лишней возни.
В аудите видно, что у Bungee есть реальные объёмы: около $246 млн bridge-объёма за 30 дней и примерно $86.6 тыс. комиссий/выручки. Это уже похоже на работающий продукт.
Но есть нюанс. В документации заявлены $25B+ processed и 30+ сетей, а DefiLlama показывает примерно $10.6B суммарного объёма и 25 сетей. Возможно, методология разная, но без пояснения это выглядит как расхождение, которое хочется отдельно проверить.
Коин
Публично подтверждённого токена у Bungee я не увидел.
Здесь это скорее нейтрально или даже плюс. Не надо притягивать токеномику туда, где основной продукт - маршрутизация, ликвидность и исполнение кросс-чейн действий.
Если токен появится, тогда придётся отдельно смотреть: зачем он нужен, какую ценность получает и кто контролирует эмиссию.
Код и безопасность
Bungee опирается на SOCKET. У Socket открыт основной репозиторий socket-protocol, лицензия GPL-3.0, разработка выглядит активной.
По аудитам картина неплохая: ConsenSys Diligence, PeckShield, Zellic и Hexens по базовым модулям Socket.
Но аудит базовой инфраструктуры не закрывает все вопросы к Bungee. Особенно к Auto Mode, где есть off-chain агенты: Филлеры, Солверы и Проверы. Если Пруверы добавляются через whitelist, появляется доверительное допущение к тому, кто и как этот список контролирует.
Плюс был инцидент с Socket Gateway в 2024 году. Для кросс-чейн проекта это важно: даже если команда всё исправила, история безопасности остаётся частью оценки.
Практика
Я давно Bungee использовал. Тогда проект нравился, но постепенно забил, потому что сетей и токенов было мало (< 10 поддерживалось). Когда часто не находишь нужный маршрут, сервис быстро выпадает из привычки.
Сейчас продукт выглядит заметно взрослее. Есть Auto Mode, API, интеграции и реальные объёмы.
Да и 34 сети поддерживается!
Но вопрос для меня остаётся тот же: насколько часто Bungee будет лучшим маршрутом на практике?
Если мне всё равно приходится идти в Jumper, LI.FI, Rango или напрямую в конкретный мост, значит Bungee остаётся запасным инструментом. Если он стабильно даёт удобный маршрут, нормальную цену и меньше ручной возни, тогда ценность понятна.
Мой вывод
Bungee выглядит как рабочий продукт с понятной болью, реальным использованием и неплохой инфраструктурной базой.
Но я бы не называл его безусловно сильной инвестиционной историей. Здесь нет токена для оценки, есть конкуренция с LI.FI/Jumper, зависимость от нескольких сетей по комиссиям и вопросы к прозрачности Auto Mode.
Пока для меня это проект в список наблюдения. Использовать можно, но при крупных суммах я бы всё равно проверял маршрут, комиссии, аппрувы и альтернативы.
#аналитика
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
Я прогнал Bungee через TCCC AI и посмотрел, что у проекта под капотом.
Если коротко: Bungee - это пользовательский продукт поверх SOCKET. SOCKET даёт инфраструктуру для chain abstraction, а Bungee превращает это в понятный интерфейс: выбрать токен, сеть, маршрут и сделать кросс-чейн своп без ручного обхода нескольких мостов.
Команда
Проект связан с командой SOCKET. Юридический оператор - Socket Technologies Limited на BVI.
По продукту видно, что за ним есть реальная работа: документация, API, интеграции с MetaMask, Coinbase Wallet, Rabby и Rainbow.
Но прозрачность управления слабее, чем хотелось бы. В документации есть BungeeDAO, через который добавляются Пруверы в белый список для Auto Mode. А вот деталей по управлению, мультисигам, критериям отбора и контролю этих ролей не хватает.
Концепт
Идея хорошая. Мосты сами по себе неудобны: сети, газ, маршруты, комиссии, ожидание, риск ошибки.
Bungee пытается убрать эту боль. Есть Manual Mode, где пользователь сам выбирает маршрут и отправляет транзакции. И есть Auto Mode, где пользователь подписывает офчейн-запрос, а агенты конкурируют за исполнение маршрута.
В теории это правильное направление. Пользователю не нужен «мост ради моста». Ему нужно действие: получить нужный токен в нужной сети с нормальной ценой и без лишней возни.
В аудите видно, что у Bungee есть реальные объёмы: около $246 млн bridge-объёма за 30 дней и примерно $86.6 тыс. комиссий/выручки. Это уже похоже на работающий продукт.
Но есть нюанс. В документации заявлены $25B+ processed и 30+ сетей, а DefiLlama показывает примерно $10.6B суммарного объёма и 25 сетей. Возможно, методология разная, но без пояснения это выглядит как расхождение, которое хочется отдельно проверить.
Коин
Публично подтверждённого токена у Bungee я не увидел.
Здесь это скорее нейтрально или даже плюс. Не надо притягивать токеномику туда, где основной продукт - маршрутизация, ликвидность и исполнение кросс-чейн действий.
Если токен появится, тогда придётся отдельно смотреть: зачем он нужен, какую ценность получает и кто контролирует эмиссию.
Код и безопасность
Bungee опирается на SOCKET. У Socket открыт основной репозиторий socket-protocol, лицензия GPL-3.0, разработка выглядит активной.
По аудитам картина неплохая: ConsenSys Diligence, PeckShield, Zellic и Hexens по базовым модулям Socket.
Но аудит базовой инфраструктуры не закрывает все вопросы к Bungee. Особенно к Auto Mode, где есть off-chain агенты: Филлеры, Солверы и Проверы. Если Пруверы добавляются через whitelist, появляется доверительное допущение к тому, кто и как этот список контролирует.
Плюс был инцидент с Socket Gateway в 2024 году. Для кросс-чейн проекта это важно: даже если команда всё исправила, история безопасности остаётся частью оценки.
Практика
Я давно Bungee использовал. Тогда проект нравился, но постепенно забил, потому что сетей и токенов было мало (< 10 поддерживалось). Когда часто не находишь нужный маршрут, сервис быстро выпадает из привычки.
Сейчас продукт выглядит заметно взрослее. Есть Auto Mode, API, интеграции и реальные объёмы.
Да и 34 сети поддерживается!
Но вопрос для меня остаётся тот же: насколько часто Bungee будет лучшим маршрутом на практике?
Если мне всё равно приходится идти в Jumper, LI.FI, Rango или напрямую в конкретный мост, значит Bungee остаётся запасным инструментом. Если он стабильно даёт удобный маршрут, нормальную цену и меньше ручной возни, тогда ценность понятна.
Мой вывод
Bungee выглядит как рабочий продукт с понятной болью, реальным использованием и неплохой инфраструктурной базой.
Но я бы не называл его безусловно сильной инвестиционной историей. Здесь нет токена для оценки, есть конкуренция с LI.FI/Jumper, зависимость от нескольких сетей по комиссиям и вопросы к прозрачности Auto Mode.
Пока для меня это проект в список наблюдения. Использовать можно, но при крупных суммах я бы всё равно проверял маршрут, комиссии, аппрувы и альтернативы.
#аналитика
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
👍11🔥6❤4👌1
ИИ не обязательно только забирает работу
После поста про Coinbase мне задали нормальный вопрос: почему я смотрю на это со стороны компании, а не со стороны обычного сотрудника.
Вопрос справедливый.
Когда говорят про ИИ и работу, обычно звучит самый неприятный сценарий: компании автоматизируют процессы, сокращают людей, а сотрудникам остаётся только ждать, кого уберут следующим.
Такой сценарий есть. Многие компании действительно оптимизируют штат. У меня есть знакомый, который сильно сократил команду и оставил только ядро людей, которые реально двигают бизнес вперёд.
Да, для уволенных это плохо. Я не хочу это романтизировать.
Но есть и другая сторона.
Если человек реально работает качественно, ИИ может стать не причиной увольнения, а усилителем его позиции внутри компании.
Компания может посмотреть на такого сотрудника и решить не «давайте заменим его ИИ», а «давайте дадим ему ИИ-помощника, чтобы он закрывал больше задач и меньше тонул в рутине».
Для сильного сотрудника это шанс.
Можно не ждать, пока компания сама всё придумает. Можно прийти и предложить инструмент:
• вот где у нас тратится время;
• вот какие задачи повторяются каждую неделю;
• вот что можно автоматизировать;
• вот где ИИ может собирать черновики, отчёты, ответы, аналитику или код;
• вот сколько часов это может сэкономить команде.
То есть человек не ограничивается фразой «я пользуюсь ChatGPT». Он показывает компании, где можно разгрузить процессы и при этом не потерять качество.
Для бизнеса это экономия.
Для сотрудника - аргумент, почему он полезен как исполнитель задач и как человек, который помогает перестраивать работу.
Coinbase как раз показывает похожее направление. Брайан Армстронг писал, что ИИ меняет то, сколько может делать небольшая команда. Инженеры с ИИ делают за дни то, на что раньше уходили недели. Нетехнические сотрудники тоже начинают писать рабочий код и автоматизировать процессы.
Компаниям всё чаще будут нужны люди, которые умеют делать работу и улучшать сам способ работы.
И это касается не одних программистов.
Если человек работает в поддержке, он может предложить ИИ-помощника для черновиков ответов и базы знаний.
Если в маркетинге - для анализа идей, черновиков постов, проверки гипотез.
Если в аналитике - для первичной обработки данных, отчётов и поиска аномалий.
Если в управлении - для планирования, протоколов, контроля задач и подготовки решений.
Даже если человека уже сократили, это не конец истории.
Он может научиться работать с ИИ и прийти в другую компанию с прошлым опытом и с умением улучшать процессы.
Для малого и среднего бизнеса это особенно ценно. Там часто нет отдельного отдела автоматизации, нет лишних людей и нет времени разбираться с ИИ. Если сотрудник приходит и говорит: «Я могу выполнять задачи и помочь вам сэкономить время команды», это уже другой уровень ценности.
Поэтому я бы не сводил тему к простой формуле «ИИ заберёт работу».
ИИ будет убирать часть задач. Иногда вместе с людьми. Это неприятная реальность.
Но для тех, кто готов идти в ногу со временем, это ещё и шанс стать сильнее, полезнее и заметнее для компании.
Не потому что ИИ кого-то автоматически спасёт.
А потому что человек, который умеет находить применение новым инструментам, обычно ценнее человека, который просто ждёт, пока всё вернётся как было.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
После поста про Coinbase мне задали нормальный вопрос: почему я смотрю на это со стороны компании, а не со стороны обычного сотрудника.
Вопрос справедливый.
Когда говорят про ИИ и работу, обычно звучит самый неприятный сценарий: компании автоматизируют процессы, сокращают людей, а сотрудникам остаётся только ждать, кого уберут следующим.
Такой сценарий есть. Многие компании действительно оптимизируют штат. У меня есть знакомый, который сильно сократил команду и оставил только ядро людей, которые реально двигают бизнес вперёд.
Да, для уволенных это плохо. Я не хочу это романтизировать.
Но есть и другая сторона.
Если человек реально работает качественно, ИИ может стать не причиной увольнения, а усилителем его позиции внутри компании.
Компания может посмотреть на такого сотрудника и решить не «давайте заменим его ИИ», а «давайте дадим ему ИИ-помощника, чтобы он закрывал больше задач и меньше тонул в рутине».
Для сильного сотрудника это шанс.
Можно не ждать, пока компания сама всё придумает. Можно прийти и предложить инструмент:
• вот где у нас тратится время;
• вот какие задачи повторяются каждую неделю;
• вот что можно автоматизировать;
• вот где ИИ может собирать черновики, отчёты, ответы, аналитику или код;
• вот сколько часов это может сэкономить команде.
То есть человек не ограничивается фразой «я пользуюсь ChatGPT». Он показывает компании, где можно разгрузить процессы и при этом не потерять качество.
Для бизнеса это экономия.
Для сотрудника - аргумент, почему он полезен как исполнитель задач и как человек, который помогает перестраивать работу.
Coinbase как раз показывает похожее направление. Брайан Армстронг писал, что ИИ меняет то, сколько может делать небольшая команда. Инженеры с ИИ делают за дни то, на что раньше уходили недели. Нетехнические сотрудники тоже начинают писать рабочий код и автоматизировать процессы.
Компаниям всё чаще будут нужны люди, которые умеют делать работу и улучшать сам способ работы.
И это касается не одних программистов.
Если человек работает в поддержке, он может предложить ИИ-помощника для черновиков ответов и базы знаний.
Если в маркетинге - для анализа идей, черновиков постов, проверки гипотез.
Если в аналитике - для первичной обработки данных, отчётов и поиска аномалий.
Если в управлении - для планирования, протоколов, контроля задач и подготовки решений.
Даже если человека уже сократили, это не конец истории.
Он может научиться работать с ИИ и прийти в другую компанию с прошлым опытом и с умением улучшать процессы.
Для малого и среднего бизнеса это особенно ценно. Там часто нет отдельного отдела автоматизации, нет лишних людей и нет времени разбираться с ИИ. Если сотрудник приходит и говорит: «Я могу выполнять задачи и помочь вам сэкономить время команды», это уже другой уровень ценности.
Поэтому я бы не сводил тему к простой формуле «ИИ заберёт работу».
ИИ будет убирать часть задач. Иногда вместе с людьми. Это неприятная реальность.
Но для тех, кто готов идти в ногу со временем, это ещё и шанс стать сильнее, полезнее и заметнее для компании.
Не потому что ИИ кого-то автоматически спасёт.
А потому что человек, который умеет находить применение новым инструментам, обычно ценнее человека, который просто ждёт, пока всё вернётся как было.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
1👍9🔥1👏1