GuardDog проверяет пакеты до установки
⠀
GuardDog — CLI-инструмент от Datadog для быстрой проверки чужих зависимостей. Он ищет подозрительные признаки в PyPI и npm-пакетах, Go-модулях, RubyGems, GitHub Actions и расширениях VSCode.
⠀
Смысл простой: перед тем как тащить пакет в проект, можно прогнать его через GuardDog и посмотреть, нет ли там типовых красных флагов.
⠀
На скрине видно три сценария:
• requests проходит без найденных индикаторов;
• случайный пакет получает срабатывание за пустое описание и exec от base64-строки;
• beautifulsup4 ловится как возможный typosquatting под beautifulsoup4.
⠀
Под капотом GuardDog использует Semgrep-правила для исходников и отдельные проверки метаданных пакета. Он смотрит не только на код, но и на вещи вроде пустого описания, подозрительного имени, обфускации, выполнения команд, скачивания бинарников или попыток утащить чувствительные данные.
⠀
Это не антивирус и не гарантия безопасности. Но как дешёвый pre-flight перед установкой зависимости — очень полезная привычка. Особенно когда пакет прилетел из issue, README, StackOverflow, чужого агента или ночного эксперимента.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub

Разборы без шума: @human20
Платформа: human20.app

OpenClaw v2026.5.20: обновление стоит поставить
⠀
У нас сейчас стоит 2026.5.19, а свежая версия уже 2026.5.20. Это не релиз «переименовали пару кнопок». В нём есть несколько правок, которые могут прямо задеть наш рабочий стек.
⠀
Главное — безопасность запуска команд.
⠀
Раньше у скиллов оставался старый обходной путь: файл скилла можно было подсовывать через командную склейку, а потом запускать wrapper. В новой версии этот маршрут убрали. Теперь OpenClaw должен читать skill-файлы нормальным инструментом чтения, а автоматическое разрешение на запуск даётся только реальному исполняемому файлу.
⠀
По-русски: если у вас есть самописные скиллы и они жили на старой магии вокруг запуска команд, после обновления их надо проверить. Хорошая защита часто ломает старые костыли.
⠀
Что ещё полезно:
• появился встроенный Policy plugin — для проверок правил в каналах, предупреждений doctor и аккуратного ремонта workspace;
• обновили Codex до версии 0.132.0 и каталог моделей;
• для xAI добавили вход через device-code — удобно авторизовать сервер без браузерного callback на localhost;
• OpenRouter теперь лучше учитывает правила маршрутизации провайдера, модели и агента;
• doctor начал предупреждать, если политика песочницы прячет MCP tools до запроса к модели.
⠀
Остальное менее срочное: Discord voice, обслуживание tasks в JSON, WhatsApp на новой версии Baileys, правки браузерных скриншотов и cron-доставки.
⠀
Для gateway, routing и memory я не вижу отдельного срочного риска. Но обновление я бы ставил: security-фикс по запуску скиллов, Policy plugin и новый Codex достаточно близко к нашему контуру.

✨🔵🤍⚡🎯🛠📌📎
⠀
Источник: OpenClaw release v2026.5.20

Практика без воды: @human20
ИИ-среда: human20.app

Hallmark чинит нейро-дизайн
⠀
У сайтов, которые собрала модель, часто один и тот же почерк: большой hero, три карточки, кнопка, футер. Цвета меняются, скелет остаётся.
⠀
Hallmark — опенсорсный дизайн-скилл от Together AI для Claude Code, Cursor и Codex. Ставится одной командой:
npx skills add nutlope/hallmark
⠀
После этого он работает как дизайнерский фильтр для интерфейсов и лендингов: выбирает структуру страницы, подбирает тему, проверяет результат на типовые следы ИИ и не даёт агенту снова собрать одинаковую SaaS-страницу.
⠀
Внутри четыре режима:
• Build — задаёт 3 вопроса и собирает готовый сайт.
• Study — принимает скриншот или сайт и вытаскивает дизайн-ДНК: структуру, типографику, цветовой якорь.
• Redesign — сохраняет контент и бренд, но пересобирает визуальную часть заново.
• Audit — даёт отчёт по признакам, из-за которых страница выглядит сгенерированной.
⠀
В README заявлены 22 темы и 65 проверок против типового нейро-мусора. Репозиторий свежий: появился в апреле, сейчас около 1,3k звёзд, лицензия MIT.
⠀
Мне нравится подход: вкус пытаются упаковать в правила, которые агент может соблюдать в Claude Code, Cursor и Codex. Не «сделай красиво», а конкретные ограничения на структуру, ритм и визуальные штампы.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub / демо

Рабочие ИИ-кейсы: @human20
Среда: human20.app

ИИ-рекрутеры спалились из-за промт-инъекции
⠀
Парень вставил в свой LinkedIn-профиль промпт-инъекцию. После этого автоматизированные рекрутерские сообщения начали приходить ему в староанглийском стиле.
⠀
Лучший маркер видно сразу: письмо начинается с «My Lord Artur».
⠀
Это смешно, но удар попал точно. Многие AI-рекрутеры сейчас просто берут профиль кандидата, засовывают его в модель и просят написать персонализированный outreach. Если в профиле лежит инструкция для модели, часть таких систем её послушает.
⠀
Кандидату прилетел почти средневековый свиток про AI-компанию с оценкой $1B. Формально — рекрутерское письмо. По факту — скрин, который продаёт проблему лучше любого whitepaper.
⠀
Для рекрутинга это неприятная проверка на реальность. Если человек может одной фразой в профиле заставить вашу систему писать «мой лорд», значит там нет нормальной защиты от prompt injection, нет фильтра входных данных и, скорее всего, нет ручной проверки перед отправкой. Ваш бот сделан из говна и веток, сэр
⠀
AI-аутрич без контроля быстро превращается в театр. Иногда буквально.

🧩📣🔥💡🪄
⠀
Источник: Dexerto.

Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app

Боты в одном чате — это не «два умных помощника».

Казалось бы, мечта. Посадил в один чат Hermes и OpenClaw и кидаешь им задачу, пусть между собой договорятся и сделают.

Реальность оказалась жестока.

Без правил это два стажёра с одной лопатой.

Пишешь в общий чат:
— один начинает создавать файл;
— второй тоже начинает создавать файл;
— один кладёт в human20-app;
— второй кладёт в human20-app-v2-newdesign;
— оба уверены, что помогают.

В итоге не помощь, а маленькая распределённая авария.

Правильная модель (как выяснилось) другая.

Если человек тегнул конкретного бота — отвечает только он. Второй молчит.

Если человек написал в общий чат без тега — боты не должны сразу бежать исполнять задачу. Сначала они должны договориться между собой:

— кто исполнитель;
— кто ревьюер;
— куда пишем;
— какой файл canonical;
— кто даёт финальный ответ человеку.

И только потом один делает работу. А другой проверяет.

Причём это нельзя чинить фразой «я запомнил». Память агента — не механизм синхронизации. Завтра новый контекст, другой процесс, другой gateway, и всё снова поедет.

Будет как в анекдоте про лодку ("а вдруг завтра дадут другую лодку?")

Это должно жить ниже:

— в gateway-level routing;
— в mention-only gating;
— в системных prompts конкретного чата;
— в shared lock / claim-lock, если нужно совсем жёстко;
— в очереди задач, если агентов много.
(ниже даю гитхаб со своими готовыми решениями)

Самый простой рабочий вариант для группового чата:

1. Без тега — один бот становится координатором.
2. Он зовёт второго только за позицией.
3. После этого назначается один исполнитель.
4. Финальный ответ пишет один.
5. Второй не дублирует работу и не плодит файлы.

Это выглядит мелочью, пока у тебя не появляется два ассистента, три репозитория, пять документов и один злой человек, который просто хотел, чтобы «вы записали важное и не потеряли».

Мультиагентность начинается не с «давайте запустим swarm».

Она начинается с простого правила:
одна задача — один владелец.

Сделал вам github, чтобы вы могли настроить своих ботов так же: https://github.com/evgyur/chip-bot-coop

📚🧪🤖👀🧭🪜🎬

ИИ для работы: @human20
Среда: human20.app

model-trader превращает трейдера в сканер сделок
⠀
model-trader — open-source фреймворк, который превращает публичный контент трейдера в исполняемый сканер сетапов.
⠀
Это не формат «ИИ, скажи, покупать ли BTC». Здесь сначала вытаскивают правила, потом проверяют их на рынке.
⠀
Сначала берутся видео, статьи или твиты трейдера. Потом Claude или Hermes собирает из них стратегию: какие паттерны человек ищет, что инвалидирует сетап, где он ждёт подтверждение, когда просто сидит на руках.
⠀
Дальше стратегия превращается в gates — цепочку pass/fail-проверок. Например: есть ли нужный контекст на старшем таймфрейме, был ли FVG, пришло ли подтверждение, не повторяется ли уже сломанный уровень.
⠀
После этого бот может гонять сканер по рынку, бэктестить историю и открывать сделки в paper trading. По умолчанию реальные деньги не трогаются: журнал сделок пишется в JSON, риск считается отдельно, есть фильтр дублей и ограничение плеча.
⠀
Отдельно есть агентский слой: Claude получает роль veto-фильтра поверх уже найденного сетапа. Сканер сказал TAKE, а агент смотрит на философию трейдера и решает: брать, пропустить или подождать. Если API упал, система не ломается — продолжает работать по gates.
⠀
Почему это интересно: repo показывает нормальную форму «AI для трейдинга». Вместо магического советчика, который обещает деньги, здесь обычный конвейер: контент → стратегия → проверки → бумажные сделки → бэктест.
⠀
Риск тоже очевидный. Если плохо вытащить стратегию или придумать лишние gates, получится кулебяка. Главная работа здесь — ручная сборка правил после разбора вашим агентом.
⠀
Источник: GitHub repo, pipeline docs, agent layer docs, backtest docs.

📊💹🧮💰🪙🏦⚙📉💵

Практика без воды: @human20
ИИ-среда: human20.app

Менеджер паролей без облака — PearPass от Tether
⠀
На GitHub у Tether есть PearPass — открытый менеджер паролей и идентификационных данных. Хранилище с паролями живёт на вашем устройстве. Синхронизация между девайсами идёт напрямую, peer-to-peer, через Pear Runtime. Центрального сервера, на котором лежит ваш сейф, просто нет.
⠀
Как это устроено конкретно: пароли, данные банковских карт, заметки и произвольные поля шифруются локально — ещё до записи на диск. Когда вы добавляете второе устройство, оно подключается к первому напрямую через Pear Runtime и получает зашифрованную копию. Никакой промежуточной точки, через которую проходят данные в открытом виде.
⠀
Практическая оговорка: безопасность всё равно упирается в конкретное устройство, мастер-пароль, наличие бэкапов и качество самой реализации. P2P-синхронизация убирает риск взлома центрального хранилища, но добавляет свои вопросы — например, что происходит при конфликте версий или потере единственного устройства. Для нового проекта это критичные детали, и стоит изучить их до переноса реальных данных.
⠀
Десктопное приложение работает на macOS, Linux и Windows. По README также есть мобильная версия и браузерное расширение. Из встроенных функций: офлайн-доступ, генератор паролей, аудит слабых и повторяющихся паролей, end-to-end encryption.
⠀
Репозиторий живой: около 450 звёзд, JavaScript, свежие коммиты, версия в package.json — 2.2.0. Для менеджера паролей возможность читать код и смотреть зависимости важнее маркетинговой страницы.
⠀
Я бы не переносил туда всю цифровую жизнь после одного README. Но направление заслуживает внимания: менеджеры паролей постепенно двигаются от модели «доверьте нам ваш главный сейф» к модели «сейф остаётся у вас, а сеть нужна только для синхронизации».

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub, документация PearPass, Pear Runtime

Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app

Облачный продукт, где главный пользователь — агент
⠀
Alibaba Cloud анонсировала полную перестройку стека под agentic era: модели, чипы, серверы, платформа Bailian. Но интереснее всего выглядит конкретная деталь доставки продукта.
⠀
У QianWen AI есть skills-страница с описанием и GitHub-репозиторий. Всё стандартно. Но точка входа в продукт — одна строка:
⠀
npx skills add QianWen-AI/qianwen-ai
⠀
Человек с этой строкой мало что сделает. Здесь нет консоли, нет карточек сервисов, нет визуального конструктора. Строку читает агент: он ставит пакет, подключает API-ключ и получает доступ к 8 навыкам — генерация текста, vision, генерация картинок, генерация видео, TTS, выбор модели, авторизация, контроль расхода токенов.
⠀
Облачные каталоги всегда писались для людей. Документация, тарифные сетки, кнопки в консоли, пошаговые гайды. QianWen упаковал продукт как исполняемую инструкцию для программного агента. Лендинг существует, но он вторичен — машиночитаемый skills.md важнее.
⠀
Репозиторий пока крошечный: 18 звёзд на GitHub в момент проверки (агенты не ставят звёзды). Ранний эксперимент. Но формат показывает направление: облачные провайдеры начнут конкурировать за то, насколько быстро агент может сам обнаружить сервис, подключить его и запустить в работу без участия человека.
⠀
Alibaba здесь фиксирует сдвиг раньше других крупных облаков. Агент становится первым, кто потребляет продукт. Человек остаётся тем, кто формулирует задачу и оплачивает вычисления.

🧩📣🔥💡🪄
⠀
Источник: Alibaba Cloud, QianWen AI Skills, GitHub

Кейсы и инструменты: @human20
Среда ИИ: human20.app

ИИ выдаёт себя не только словами
⠀
Списки «фраз-маркеров» полезны, но они ловят только самый дешёвый мусор. Реальный нейротекст чаще видно по конструкции: он аккуратно ведёт читателя за руку, создаёт напряжение без факта и постоянно подставляет универсальные мостики между абзацами.
⠀
На картинке как раз такой набор. Эти фразы можно вставить почти в любой пост, и текст не развалится. Проблема ровно в этом: фраза не зависит от темы, автора и фактуры. Она просто имитирует драму.
⠀
Исследования описывают ту же болезнь более сухим языком. Филип Шапира проверял 168 млн научных текстов через OpenAlex и смотрел, как после ChatGPT выросло употребление слова delve. Другие работы находят у моделей более прямой порядок слов, меньше разговорных конструкций, больше повторяющихся грамматических связок и больше отглагольных существительных.
⠀
Поэтому плохой AI-текст узнаётся не по одному слову. Он слишком ровно собран. Мало интонации конкретного человека, мало случайной живой синтаксической шероховатости, зато много фраз, которые будто заранее обещают пользу, интригу или заботу.
⠀
Хороший редакторский тест простой: удалить вводную фразу и посмотреть, потерялся ли факт. Если ничего не исчезло, это упаковка без смысла. Её надо резать.
⠀
Для себя я бы держал такие карточки как стоп-лист. Когда рука тянется начать абзац универсальным крючком, лучше сразу поставить конкретный объект: кто сделал, что изменилось, какая цифра, какой риск, что проверить.

⭐🌟🏷🔗📍📝
⠀
Источник: Philip Shapira, arXiv о синтаксисе LLM-текстов, PNAS, NYT

Разборы и инструменты: @human20
Внедрение ИИ: human20.app

Презентации через Hermes: убийца Gamma вышел в open source
⠀
Presenton — открытый генератор презентаций, который закрывает боль Gamma и Beautiful AI: красивые слайды хочется делать быстро, но не хочется отдавать туда все документы, платить вечную подписку и жить внутри чужого сервиса.
⠀
Здесь другой маршрут. Можно поднять Presenton через Docker, поставить десктопное приложение на macOS/Windows/Linux или использовать облачную версию. Модель тоже выбираешь сам: OpenAI, Gemini, Claude, Azure, Bedrock, Ollama, LM Studio, Together, Fireworks, свой OpenAI-совместимый endpoint. Для локальных сценариев это особенно приятно: документ остаётся у тебя, ключи твои, экспорт обычный — PPTX или PDF.
⠀
Самая интересная часть для нас — API и MCP-сервер. Presenton можно дергать не только руками из интерфейса, но и из агента: передал тему или файл, получил презентацию, потом открыл edit path и доработал. В OpenAPI уже есть endpoint генерации презентации, а MCP-сервер собирается из этой спецификации через FastMCP.
⠀
Такой генератор уже похож на инфраструктуру для автоматической сборки отчётов, питчдеков, продуктовых разборов, внутренних апдейтов и учебных материалов. Особенно если команда хочет свои шаблоны, свои модели и нормальный экспорт в PowerPoint, а не красивую веб-страницу, которую потом всё равно надо переносить руками.
⠀
По GitHub сейчас: Apache 2.0, TypeScript, около 6.6k звёзд, активные пуши в main. Репозиторий выглядит живым, но качество генерации слайдов всё равно надо проверять на своих материалах. У таких инструментов запуск часто проще, чем редактура: модель должна понимать структуру, держать шаблон и не превращать важный документ в блестящую открытку.
⠀
В хорошей версии презентация становится артефактом, который агент может создать, обновить и отдать человеку на финальную правку.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢

Источник: GitHub, документация, сайт Presenton

ИИ для работы: @human20
Среда: human20.app

HyperFrames: видео, которое собирает агент
⠀
HyperFrames — open-source инструмент от HeyGen для тех случаев, когда нужен короткий ролик, а не ещё один ручной заход в видеоредактор.
⠀
Берёшь пост, PDF, лендинг, таблицу с цифрами или продуктовый апдейт. Просишь агента: «собери 30-секундное видео для Telegram». Он пишет сценарий, делит его на сцены, добавляет заголовки, графики, субтитры, музыку или озвучку, показывает превью и рендерит MP4.
⠀
Важная деталь: HyperFrames не генерирует видео нейросетевой video-моделью вроде Sora, Veo или Runway. Он открывает HTML-композицию в headless Chrome, двигается по кадрам, снимает их через Chrome DevTools Protocol и кодирует результат в видео через FFmpeg. Если внутри есть аудио, оно миксуется тоже через FFmpeg.
⠀
По расходам: сам HyperFrames бесплатный и open-source, Apache 2.0. Платить придётся только за то, что ты подключишь вокруг него: LLM для сценария и кода, TTS для озвучки, генерацию картинок/музыки, хостинг или свою машину для рендера. Если всё крутится локально и модель локальная, прямого per-video тарифа у HyperFrames нет.
⠀
Пользователь приносит материал, получает черновик ролика и дальше правит вкус: заголовок крупнее, первые 5 секунд быстрее, фон заменить, субтитры оставить.
⠀
HTML здесь не главный герой. Это внутренний язык, на котором агенту удобно собирать видео: блоки, текст, тайминг, цвета, анимации, правки. Он уже умеет работать со страницами, поэтому быстро меняет сцену по обычной текстовой команде.
⠀
Где это реально использовать:
⠀
— превратить статью или PDF в короткое видео;
— сделать промо-ролик из сайта;
— собрать анимированный отчёт из таблицы;
— быстро накидать product intro;
— выпустить ролик с субтитрами и озвучкой;
— обновлять видео после каждого продуктового апдейта без ручной пересборки.
⠀
По GitHub: около 20.8k звёзд, TypeScript, Node.js 22+, FFmpeg. Есть CLI, preview, render, TTS, транскрибация, удаление фона, каталог готовых блоков и skills для Claude Code, Cursor, Gemini CLI и Codex.
⠀
Это не замена сильному монтажёру. Это способ убрать рутину там, где каждый день нужны объяснялки, апдейты, мини-отчёты, промо и быстрые ролики из уже готового материала.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub · npm · документация · engine README

Больше разборов: @human20
Среда: human20.app

OpenScreen: Screen Studio без подписки
⠀
OpenScreen — бесплатное open-source приложение для красивых экранных демо: записал окно или весь экран, добавил зумы, фон, размытие, аннотации, ускорение, обрезку — и экспортировал ролик в MP4 или GIF.
⠀
Платный Screen Studio удобен, но подписка быстро раздражает, если тебе нужны только короткие продуктовые ролики. OpenScreen закрывает базовый сценарий: показать продукт, записать фичу, собрать обзор интерфейса, подготовить демо для X, Reddit, лендинга или Telegram.
⠀
Что внутри:
⠀
— запись окна, региона или всего экрана;
— микрофон, системный звук и вебкамера поверх видео;
— авто- и ручные зумы с настройкой глубины, длительности и плавности;
— фоны: картинка, цвет, градиент, свой фон;
— motion blur, скругления, тень, padding;
— обрезка, trim, изменение скорости по сегментам;
— blur для скрытия чувствительных частей экрана;
— подсветка курсора и кликов;
— текст, стрелки и картинки как аннотации;
— сохранение проекта, чтобы не переснимать заново.
⠀
По GitHub: десятки тысяч звёзд, MIT License, Electron/TypeScript. Есть сборки для macOS, Windows и Linux; свежий релиз v1.4.0 вышел 6 мая 2026.
⠀
README отдельно предупреждает: проект вырос из сайд-проекта; production-grade стабильности автор не обещает, баги будут. OpenScreen лучше подавать как облегчённый инструмент для людей, которым нужны быстрые демо без подписки, водяных знаков и лишней тяжести.
⠀
Хороший формат для соло-разработчика, small team, фаундера или маркетолога: сделал продукт → навёл камеру на важные места → добавил фон и темп → выгрузил готовый ролик.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub · релиз v1.4.0 · сайт

Разборы без шума: @human20
Платформа: human20.app

Сайт должен уметь говорить с агентом
⠀
Мы прогнали human20.app через Is Your Site Agent-Ready? и получили 100/100: Level 5, Agent-Native.
⠀
Это не бейджик на лендинге. В течение года рядом с обычным трафиком появится агентский: пользователь даст задачу своему ассистенту, а тот пойдёт выбирать сервисы, сравнивать условия и выполнять шаги на сайтах.
⠀
Сценарии простые: «найди сервис», «сравни варианты», «запишись на демо», «скачай счёт», «проверь условия». Дальше сайт либо даёт агенту маршрут, либо проигрывает компании, у которой всё разложено для машинного чтения.
⠀
Мы привели сайт Человек 2.0 к этому новому режиму: документы, доступ для ботов, структурированные данные, API/MCP/skill discovery и страницы, которые агент может прочитать и использовать в задаче.
⠀
Сайт перестаёт быть витриной. Он становится интерфейсом для чужих агентов.
⠀
Есть и приятный побочный эффект: когда готовишь сайт для агентов, приходится нормально ответить на базовые вопросы — что вы делаете, для кого, сколько стоит, как начать, где ограничения и что можно автоматизировать.
⠀
В эпоху SEO все писали тексты для поисковиков. В эпоху агентов сайты должны быть пригодны к исполнению.
⠀
Мы свой уже подтянули. А вы свой проверяли?

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Проверить сайт: isitagentready.com

Практика без воды: @human20
ИИ-среда: human20.app

Дизайн для агентов перестаёт быть вкусовщиной
⠀
В AI-разработке появился новый рабочий контекст: агенту дают не только задачу «сделай красиво», но и нормальные дизайн-референсы, правила, экраны, потоки и файл с дизайн-системой.
⠀
Два полезных инструмента здесь — DESIGNmd и Refero.
⠀
DESIGNmd — библиотека готовых DESIGN.md. Это один markdown-файл с цветами, типографикой, spacing, компонентами и правилами интерфейса. Его кладёшь в корень проекта рядом с README, а потом говоришь Cursor, Claude Code или другому агенту: используй этот файл как дизайн-систему.
⠀
Там есть сотни бесплатных дизайн-систем. Можно искать на сайте, через CLI или MCP. CLI ставится через npm install -g designmd. По публичной странице: поиск и просмотр тегов работают без ключа, скачивание/просмотр полного файла/загрузка своих китов требуют бесплатный API key. Отдельных платных тарифов на сайте я не нашёл.
⠀
Refero решает другую задачу. Это база реальных интерфейсов: 130k+ экранов из 400+ web/iOS-продуктов, page types, flows, UX patterns, UI elements, поиск по картинке, Figma-плагин, MCP и Refero Skill для агентов.
⠀
Если DESIGNmd отвечает за «в каком стиле агент должен строить», Refero отвечает за «на какие реальные продукты ему смотреть перед тем, как строить». Например: найти pricing page, onboarding, dashboard, paywall, filter/sorting, modal, table — и дать агенту конкретные интерфейсные решения вместо абстрактного вкуса.
⠀
По цене Refero: Free даёт ограниченный доступ, примерно несколько процентов библиотеки. Pro — $10/мес при годовой оплате ($120/год). Team — $12/мес за пользователя при годовой оплате ($140/год), с командными bookmarks. Для студентов есть 40% скидка, enterprise — по запросу.
⠀
Как я бы этим пользовался:
⠀
1. В Refero найти 5–10 экранов под конкретную задачу: pricing, onboarding, dashboard, checkout, settings.
2. Вытащить из них структуру: блоки, порядок, состояния, фильтры, пустые экраны, ошибки.
3. В DESIGNmd взять подходящую дизайн-систему и положить DESIGN.md в проект.
4. Дать агенту оба типа контекста: «вот как должен выглядеть продукт» и «вот какие UX-паттерны работают в похожих продуктах».
⠀
Тогда агент перестаёт собирать очередной стерильный иишный SaaS-экран из воздуха. Он сначала смотрит на реальные интерфейсы, потом работает внутри выбранной дизайн-системы.
⠀
Для вайбкодинга это экономит часы. Для продукта с командой — снижает хаос, когда каждый новый экран выглядит как отдельный эксперимент.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источники: DESIGNmd, DESIGNmd CLI, DESIGNmd MCP, Refero, Refero Pricing

Инструменты и кейсы: @human20
Внедрение: human20.app

ByteDance чинит шакальные видео
⠀
У ByteDance появился vCube Video Upscaler: берёшь обычный mp4/mov, загружаешь в модель и получаешь ролик до 4K с повышением частоты кадров до 60 fps.
⠀
Сильнее всего тут работают готовые режимы под разные типы мусора: ИИ-видео, короткие сериалы, UGC с телефона, старые фильмы и обычные ролики. Модель восстанавливает детали, давит артефакты сжатия и добавляет промежуточные кадры, если просишь FPS выше исходника.
⠀
Есть два режима обработки: standard для большинства задач и pro для людей в кадре, где важны кожа, лица и мелкие детали. Pro сейчас доступен не всем, он включается по допуску.
⠀
Практический сценарий: сгенерировал видео в 720p/1080p через Seedance или другую модель, прогнал через апскейлер, получил более чистый файл для Reels, Shorts, рекламы или презентации. По README, переход 720p → 4K/60 fps для 5-секундного клипа обычно занимает 3–5 минут.
⠀
Платформа берёт оплату за секунды выходного видео, поэтому длинные ролики лучше сначала резать и проверять на коротком фрагменте. Иначе можно быстро получить красивый, но дорогой мусор.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Попробовать: ByteDance Video Upscaler
Источник: Replicate README, ByteDance SeedVR, fal SeedVR2

Рабочие ИИ-кейсы: @human20
Среда: human20.app

17 навыков для соцсетей — один раз установил, дальше всё само

Charlie Hills (charlie947) выложил на GitHub полный сет Claude Skills для соцмедиа. Называется social-media-skills, 1,1k звёзд и 282 форка.

Всего 17 навыков: от анализа авторского голоса до готовых постов, хуков, каруселей, Reels-скриптов, YouTube-обложек и аналитики.

Главная идея: сначала один навык — voice-builder — создаёт файл с твоим голосом и стилем. Дальше все остальные навыки читают этот файл и генерируют контент уже в твоём стиле, а не в стиле ChatGPT.

Это значит, что пост для LinkedIn, карусель для Instagram, скрипт для Reels и аналитика будут звучать одинаково — как ты, а не как промпт.

Из интересного по навыкам:
• post-scorer — вытягивает историю постов через Apify и оценивает новый драфт против того, что реально заходило
• gemini-carousel — делает карусели слайд за слайдом с проверкой перед генерацией
• reels-scripting — берёт Reel по URL, разбирает его через Gemini 2.5 Flash и пишет новый скрипт в твоём голосе из письма или статьи
• analytics-dashboard — экспортирует LinkedIn Analytics и выдаёт React-дашборд с рекомендациями

Установка для Claude Code:

/plugin marketplace add charlie947/social-media-skills
/plugin install social-media-skills

Работает с любым AI-агентом, который понимает markdown-навыки. Если собираешь контент-систему и не хочешь каждый раз объяснять боту, как ты пишешь — здесь уже всё упаковано.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢

GitHub · Автор

Рабочие ИИ-кейсы: @human20
Среда: human20.app

В Google AI Studio теперь можно вайбкодить приложения для Android

Описываете идею — получаете нативное приложение на Kotlin и Jetpack Compose. Эмулятор работает прямо в браузере, тестируете на своём устройстве или открываете проект в Android Studio, если возможностей промптов уже не хватает.

Публикация в Google Play на internal testing track — в один клик. Никаких SDK, никакой локальной машины.

Google AI Studio бесплатен как интерфейс. Можно прототипировать, запускать эмулятор и генерировать код бесплатно. Но free tier слишком урезан по лимитам, поэтому для реальной работы нужна подписка.

AI Pro — $19.99/мес. В4 раза больше лимитов против free. $10 кредитов на Google Cloud в месяц. Доступ к Gemini3 Pro, Jules (агент для кода), интеграция с Workspace и YouTube Premium Lite.

AI Ultra — $99.99/мес. 5x–20x больше лимитов. Приоритетный доступ к Gemini Pro и Nano Banana Pro моделям, Google Antigravity, 20 ТБ облачного хранилища.

Для вайбкодинга Android-приложений AI Pro за глаза хватает. Первые две публикации в Google Play бесплатны — тратиться придётся только на сам API.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢

Блог Google · Android Developers Blog

ИИ без лишнего шума: @human20
Практика: human20.app

Hermes впервые не починил себя
⠀
У Hermes случился редкий баг: агент упал на ошибке TypeError: 'NoneType' object is not iterable и фактически перестал нормально работать с ChatGPT/Codex.
⠀
Мы в «Человек 2.0» разобрали причину и выложили отдельный hotfix-патч.
⠀
Что ломалось: часть потоков OpenAI Codex / ChatGPT Responses иногда завершалась с response.output = null. После этого парсер openai-python мог выбросить TypeError раньше, чем Hermes успевал забрать уже полученные события: готовые output items или текстовые delta-события.
⠀
Проблема: ответ модели уже частично пришёл, но финальный объект оказался пустым. SDK падал на разборе, Hermes терял результат из стрима; следующий шаг восстановления тоже шёл через тот же сломанный маршрут к ChatGPT.
⠀
Фикс делает восстановление на стороне Hermes:
• чинит основной Codex stream в agent/codex_runtime.py
• чинит вспомогательные Codex-вызовы в agent/auxiliary_client.py
• ловит падение парсера во время чтения стрима
• ловит падение внутри get_final_response()
• собирает финальный output из уже пришедших stream events, если финальный output пустой
⠀
Это патч именно для бага с NoneType в Responses stream. Он не решает лимиты, OAuth, 401/429 и проблемы доступа к Codex.
⠀
Если у вас Hermes на openai-codex и в логах такая ошибка — забирайте патч, сначала прогоняйте dry-run, потом рестартуйте gateway и запускайте smoke test.
⠀
🧠🚀✅🐾💬⠀

Ссылка на фикс в GitHub: evgyur/fix-hermes-nonetype

Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app

Профессиональный маркетинг и BD доехал до скиллов
⠀
GooseWorks выложили Goose Skills — библиотеку готовых навыков для агентов, которые работают с кодом: Claude Code, Cursor и Codex.
⠀
Внутри много практических процедур под рост и вывод продукта на рынок: поиск лидов, конкурентная разведка, SEO, ресёрч компаний, LinkedIn-аутрич, рекламные креативы, контент-паки, мониторинг сигналов.
⠀
Самый интересный кусок: это каталог, который можно установить агенту. После этого его можно просить обычным языком: найди CTO в AI-компаниях, собери battlecard по конкуренту, вытащи комментарии из LinkedIn-поста, подготовь outbound-цепочку.
⠀
README говорит про 108 skills. При проверке skills-index в репозитории уже показывает 207 записей: 143 capabilities, 59 composites и 5 playbooks. Каталог растёт быстрее, чем описание на главной странице.
⠀
Маркетинг постепенно превращается в набор исполняемых процедур для агента. Формат ближе к операторской инструкции: найти сигнал, проверить компанию, достать контакт, написать сообщение, собрать графику и подготовить запуск.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub, npm gooseworks, npm goose-skills

Инструменты и кейсы: @human20
Внедрение: human20.app

MiroFish как песочница перед Polymarket
⠀
MiroFish помогает заранее отыграть поведение толпы вокруг спорного события.
⠀
Берёшь вопрос из Polymarket: выборы, запрет TikTok, решение суда, запуск продукта, конфликт вокруг компании. Загружаешь новости, документы, треды, отчёты и формулируешь, что нужно проверить. MiroFish строит цифровой мир и запускает внутри него рой ИИ-агентов с ролями, памятью и связями.
⠀
Самое полезное — траектория. Кто меняет мнение. Где начинается раскол. Какие аргументы липнут к аудитории. Как реагируют разные группы, если добавить новый факт или стресс-событие.
⠀
Для рынков прогнозов это хороший черновой тренажёр. Перед тем как лезть в пари, можно прогнать сценарий через агентов и посмотреть, как условная толпа поведёт себя в этом вопросе. Торговым сигналом такой прогон считать нельзя; он нужен для проверки гипотезы: не пропустил ли ты социальную реакцию, которая двигает вероятность.
⠀
У проекта уже 62 819 звёзд на GitHub, лицензия AGPL-3.0, есть live demo и запуск через исходники или Docker. Под капотом — multi-agent simulation, knowledge graph, память агентов и итоговый отчёт, который потом можно допрашивать в чате.
⠀
Если загрузить мусорные вводные, получишь уверенную симуляцию мусора. Для вопросов, где рынок зависит от людей, медиа и стадного поведения, MiroFish — инструмент предварительной проверки перед сделкой.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: GitHub, live demo

Практика ИИ: @human20
Среда внедрения: human20.app

Агенты пишут код пачками
⠀
Появился полезный список инструментов для управления AI-агентами, которые пишут код: Awesome Agent Orchestrators.
⠀
Это не подборка «ещё один чат для разработчика». Внутри — инструменты, которые запускают несколько агентов параллельно, разводят их по задачам, рабочим папкам и git worktree, показывают статус, помогают ревьюить diff и собирать результат обратно в проект.
⠀
Там уже есть знакомый класс продуктов: Kanban-доски для агентов, terminal/session managers, desktop-приложения, браузерные панели, tmux/worktree-обвязки, мультираннеры под Claude Code, Codex, Gemini CLI и OpenCode.
⠀
Вот зачем это нужно. Один агент хорошо закрывает одиночную задачу. Несколько агентов уже требуют управления: кто что делает, где конфликт в коде, какие тесты прошли, что можно мержить, а что надо выкинуть. Без оркестратора это быстро превращается в ручной хаос.
⠀
Этот репозиторий — карта нового рабочего стека для разработки: агентам дают не только промпт, но и очередь задач, изоляцию, статус, проверку и маршрут до merge.

В одном репозитории собрали всё, что нужно, чтобы стать крутым оркестратором.

🧱🔧🧬📈💎🟣🟢
⠀
Источник: X Tom Dörr, GitHub

Больше разборов: @human20
Среда: human20.app