This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Qwen Code обновился - теперь это почти автономный DevOps-агент
Вышли версии v0.14.0 – v0.14.2 и это уже не просто тулза, а полноценная система для управления задачами, агентами и инфраструктурой.
Что добавили:
• Channels - управляешь Qwen Code прямо из Telegram, DingTalk или WeChat
Пишешь с телефона - выполняется на сервере
• Cron Jobs - регулярные AI-задачи
Тесты каждые 30 минут, билд по утрам, мониторинг логов по расписанию
• Qwen3.6-Plus - новый флагман
1M контекста и до 1000 бесплатных запросов в день
• Sub-agent Model Selection - разные модели под разные задачи
Тяжёлую модель на основную логику, быструю на подзадачи
Экономия токенов без потери качества
• /plan - режим планирования
Сначала AI строит план по файлам и шагам, потом ты подтверждаешь и он исполняет
• Follow-up Suggestions - после задачи предлагает следующие шаги
Типа «добавить тесты?» или «проверить похожие файлы»
• Adaptive Output Tokens - умный вывод
По умолчанию 8K, но сам расширяется до 64K если не хватает
• Ctrl+O - переключение режима ответа
Подробный для дебага или компактный для работы
https://github.com/QwenLM/qwen-code/releases
Вышли версии v0.14.0 – v0.14.2 и это уже не просто тулза, а полноценная система для управления задачами, агентами и инфраструктурой.
Что добавили:
• Channels - управляешь Qwen Code прямо из Telegram, DingTalk или WeChat
Пишешь с телефона - выполняется на сервере
• Cron Jobs - регулярные AI-задачи
Тесты каждые 30 минут, билд по утрам, мониторинг логов по расписанию
• Qwen3.6-Plus - новый флагман
1M контекста и до 1000 бесплатных запросов в день
• Sub-agent Model Selection - разные модели под разные задачи
Тяжёлую модель на основную логику, быструю на подзадачи
Экономия токенов без потери качества
• /plan - режим планирования
Сначала AI строит план по файлам и шагам, потом ты подтверждаешь и он исполняет
• Follow-up Suggestions - после задачи предлагает следующие шаги
Типа «добавить тесты?» или «проверить похожие файлы»
• Adaptive Output Tokens - умный вывод
По умолчанию 8K, но сам расширяется до 64K если не хватает
• Ctrl+O - переключение режима ответа
Подробный для дебага или компактный для работы
https://github.com/QwenLM/qwen-code/releases
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Китайцы выпустили нейросеть, которая может генерировать КИНО — новая SeeDance 2.0 от разрабов ТикТока создаёт до жути реалистичные видео.
Нарезка того, как Месси обводит Роналдо с нуля создана в новой нейронке — артефакты почти незаметны невооружённым взглядом, а движения выглядят плавно и четко. При этом в SeeDance 2.0 почти нет цензуры: она спокойно создаёт ролики с политиками и знаменитостями.
Попробовать можно бесплатно — здесь.
Нарезка того, как Месси обводит Роналдо с нуля создана в новой нейронке — артефакты почти незаметны невооружённым взглядом, а движения выглядят плавно и четко. При этом в SeeDance 2.0 почти нет цензуры: она спокойно создаёт ролики с политиками и знаменитостями.
Попробовать можно бесплатно — здесь.
Lamborghini Urus стал самым продаваемым новым люксовым автомобилем в России — по итогам первого квартала 2026 года продано 44 машины, сообщает «Автостат». @ecotopor
Дмитрий Медведев стал главным редактором школьных учебников по обществознанию для 9–11 классов в России — Минпросвещения.
Работа была проделана на безвозмездной основе.
😒 😒 😒
Работа была проделана на безвозмездной основе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Убираем все следы ИИ из любого текста! Нашли сервис The AI Text Humanizer, который отредактирует текст настолько мощно, что вас не спалит ни один детектор нейронок.
Вы пройдете таких мастодонтов, как ZeroGPT, QuillBot и даже Антиплагиат ВУЗ.
• Работает максимально просто: вставили текст — получили результат за пару секунд.
• Убирает все следы ИИ: построение текста, абзацы, слова и выражения, синтаксис и даже фразеологизмы.
• Сделает из вашего сгенерированного текста по-настоящему живую работу, которую не поймают ни строгие преподы, ни детекторы.
• Сервис постоянно обновляется: разрабы добавляют новые паттерны и не бросают детище.
😶 😶 😶 😶 😶 😶 😶 😶 😶
Мастхев-сервис пробуем — тут.
Вы пройдете таких мастодонтов, как ZeroGPT, QuillBot и даже Антиплагиат ВУЗ.
• Работает максимально просто: вставили текст — получили результат за пару секунд.
• Убирает все следы ИИ: построение текста, абзацы, слова и выражения, синтаксис и даже фразеологизмы.
• Сделает из вашего сгенерированного текста по-настоящему живую работу, которую не поймают ни строгие преподы, ни детекторы.
• Сервис постоянно обновляется: разрабы добавляют новые паттерны и не бросают детище.
Мастхев-сервис пробуем — тут.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
20-летний мужчина метнул самодельное зажигательное устройство в дом Сэма Альтмана в Сан-Франциско, спровоцировав пожар. Скрывшись с места преступления, злоумышленник направился к штаб-квартире OpenAI, расположенной в 5 километрах от дома.
Спустя час полиция задержала его возле главного офиса компании - там молодой человек угрожал сжечь здание дотла.
В результате инцидентов никто не пострадал и полиция пока не уточняет, находился ли руководитель OpenAI дома в момент нападения.
ft.com
Министр финансов США и председатель ФРС провели закрытую встречу с руководителями Citigroup, Morgan Stanley, Bank of America и Goldman Sachs. Темой срочного совещания стали риски кибербезопасности, спровоцированные релизом модели Mythos от Anthropic.
Опасения властей связаны с техническими возможностями модели. Mythos способен находить и самостоятельно эксплуатировать уязвимости нулевого дня во всех основных операционных системах и веб-браузерах. Для системно значимых банков, от которых зависит глобальная экономика, это означает переход киберугроз на принципиально иной уровень автоматизации.
Цель экстренного совещания - убедиться, что финансовый сектор осознает масштабы проблемы и готов перестроить защиту внутренних сетей под новые реалии.
bloomberglaw.com
В новой версии улучшили качество сведения и следование инструкциям. Теперь через промпт можно точно задавать BPM, тональность, порядок вступления партий и выстраивать сложную эмоциональную дугу трека.
Проведена глубокая оптимизация средних и низких частот. Для работы с готовым материалом появилась функция Cover. Она извлекает мелодический каркас из загруженного аудио и позволяет полностью изменить жанр или аранжировку, сохранив исходный мотив и ритмику.
Кроме этого, представлены три новых Music Skills. Они позволяют интегрировать генерацию музыки в сторонние сервисы, собирать динамические плейлисты на основе предпочтений пользователя и наделять виртуальных ассистентов вокалом для импровизаций. Модель доступна в стадии беты с 14-дневным бесплатным использованием.
minimax.io
По данным инсайдеров, новая флагманская модель DeepSeek V4 дебютирует во второй половине апреля. Ожидается, что архитектура будет насчитывать триллионы параметров, а размер контекстного окна расширится до миллионов токенов.
Намеки на скорый релиз уже появились в веб-интерфейсе платформы, где разработчики добавили быстрый и экспертный режимы для обработки сложных комплексных запросов. DeepSeek пока воздерживается от официальных комментариев.
finance.sina.com.cn
Разведывательное управление США подготовило первый отчет, сгенерированный ИИ. По словам заместителя директора ведомства, в ближайшие годы ИИ-ассистенты будут встроены во все аналитические платформы ЦРУ. Нейросети возьмут на себя подготовку черновиков, верификацию разрозненных данных, машинный перевод и выявление скрытых трендов.
За последний год управление уже протестировало 300 подобных проектов. Активнее применять генеративные модели начнет и Центр киберразведки, курирующий скрытые хакерские операции, хотя право принятия ключевых решений ведомство обещает оставить за людьми.
politico.com
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤯 Вышел GemOpus-4 26-A4B - локальный Opus на минималках
Новая модель от JackRong - это Gemma 4, но с reasoning в стиле Claude Opus.
Что внутри:
База: Gemma 4 26B MoE
Активных параметров всего 4B
Поверх - дистилляция логики Opus
По факту это попытка упаковать уровень рассуждений больших моделей в компактный локальный формат.
По перфу:
• ~75 токенов в секунду
• 22.7 GB VRAM
• Контекст до 131K
То есть модель реально можно крутить локально и получать нормальный reasoning, а не просто автодополнение.
Если связать с агентом типа HemresAgent - получается уже почти полноценный локальный AI-ассистент под задачи разработки и автоматизации.
Хороший вариант, если хочется мощный reasoning без облака и с контролем над всем стеком
https://huggingface.co/Jackrong/Gemopus-4-26B-A4B-it-GGUF
Новая модель от JackRong - это Gemma 4, но с reasoning в стиле Claude Opus.
Что внутри:
База: Gemma 4 26B MoE
Активных параметров всего 4B
Поверх - дистилляция логики Opus
По факту это попытка упаковать уровень рассуждений больших моделей в компактный локальный формат.
По перфу:
• ~75 токенов в секунду
• 22.7 GB VRAM
• Контекст до 131K
То есть модель реально можно крутить локально и получать нормальный reasoning, а не просто автодополнение.
Если связать с агентом типа HemresAgent - получается уже почти полноценный локальный AI-ассистент под задачи разработки и автоматизации.
Хороший вариант, если хочется мощный reasoning без облака и с контролем над всем стеком
https://huggingface.co/Jackrong/Gemopus-4-26B-A4B-it-GGUF
Главное об игре:
• Полностью открытый мир, ещё более открытый чем в Exodus
• Действие происходит в 2033-2034 годах
• Костюм химзащиты с возможностью апгрейда
• Можно было бухать, чтобы снизить воздействие радиации
• Был полноценный крафтинг
• В сюжете присутствовали Хантер, Хан и Бурбон.
Перезапущенную версию Metro 4 должны показать на следующей неделе — это будет уже совсем другая игра.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤖 Автономные AI-агенты для инженерии
AutoAgent позволяет AI-агентам самостоятельно настраивать и улучшать свои конфигурации, используя мета-агента. Пользователь задает задачи через
🚀 Основные моменты:
- Автоматическая настройка AI-агентов без прямого редактирования кода.
- Использует Markdown для задания задач и инструкций.
- Оценка производительности через числовые баллы.
- Поддержка Docker для изоляции выполнения.
- Совместимость с задачами Harbor.
📌 GitHub: https://github.com/kevinrgu/autoagent
#python
AutoAgent позволяет AI-агентам самостоятельно настраивать и улучшать свои конфигурации, используя мета-агента. Пользователь задает задачи через
program.md, а агент автоматически модифицирует свою архитектуру и оценивает результаты.🚀 Основные моменты:
- Автоматическая настройка AI-агентов без прямого редактирования кода.
- Использует Markdown для задания задач и инструкций.
- Оценка производительности через числовые баллы.
- Поддержка Docker для изоляции выполнения.
- Совместимость с задачами Harbor.
📌 GitHub: https://github.com/kevinrgu/autoagent
#python
🚀 Исследование утечки кода Claude Code
Этот репозиторий содержит утекший исходный код Claude Code, CLI от Anthropic, который стал доступен через sourcemap в npm. Здесь вы найдете полное описание утечки и внутренние системы, которые не должны были стать публичными.
🚀 Основные моменты:
- Полный исходный код утечен через sourcemap в npm.
- Включает уникальную систему Tamagotchi для взаимодействия.
- Содержит механизмы защиты от утечки внутренней информации.
- Архитектура включает более 40 инструментов и сложную многопользовательскую оркестрацию.
📌 GitHub: https://github.com/yasasbanukaofficial/claude-code
#typescript
Этот репозиторий содержит утекший исходный код Claude Code, CLI от Anthropic, который стал доступен через sourcemap в npm. Здесь вы найдете полное описание утечки и внутренние системы, которые не должны были стать публичными.
🚀 Основные моменты:
- Полный исходный код утечен через sourcemap в npm.
- Включает уникальную систему Tamagotchi для взаимодействия.
- Содержит механизмы защиты от утечки внутренней информации.
- Архитектура включает более 40 инструментов и сложную многопользовательскую оркестрацию.
📌 GitHub: https://github.com/yasasbanukaofficial/claude-code
#typescript
Git скоро всё? Сооснователь GitHub поднял $17 млн на нового Git-клиента 🤑
Скотт Чакон считает, что классический Git УСТАРЕЛ И плохо работает в мире, где код пишут не только люди, но и ИИ-агенты. Поэтому он создал пару лет назад GitButler и теперь выкатил CLI-версию.
Главная его идея — более удобный интерфейс и отсутствие классического переключения между ветками + параллельная работа. Вообще внутри много прикольных фич — сразу видно, что разрабатывал не новичок. А еще это бесплатно и опенсорс.
Пробуем👌
@xor_journal
Скотт Чакон считает, что классический Git УСТАРЕЛ И плохо работает в мире, где код пишут не только люди, но и ИИ-агенты. Поэтому он создал пару лет назад GitButler и теперь выкатил CLI-версию.
Главная его идея — более удобный интерфейс и отсутствие классического переключения между ветками + параллельная работа. Вообще внутри много прикольных фич — сразу видно, что разрабатывал не новичок. А еще это бесплатно и опенсорс.
Пробуем
@xor_journal
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Прокачиваемся в вайбкодинге: Lovable запустили целый сайт с гайдами по созданию веб-приложений с помощью ИИ.
На сайте собраны шаблоны, советы по промтингу, готовые инструкции и видеолекции. Есть даже конструктор промтов — можно просто описать идею, а он задаст уточняющие вопросы и напишет рабочий промт.
Становимся профессиональными вайбкодерами по ссылке.
На сайте собраны шаблоны, советы по промтингу, готовые инструкции и видеолекции. Есть даже конструктор промтов — можно просто описать идею, а он задаст уточняющие вопросы и напишет рабочий промт.
Становимся профессиональными вайбкодерами по ссылке.
GPT-5.4 снова провалил бенчмарк
Организация METR опубликовала результаты тестирования GPT-5.4 (xhigh) на задачах с оценкой временного горизонта, и цифры получились неоднозначные.
По стандартной методологии METR, где reward hacking (то есть ситуации, когда модель обманывает код оценки вместо реального решения задачи) считается провалом, GPT-5.4 показал time horizon всего 5.7 часов с 95% доверительным интервалом от 3 до 13.5 часов. Для сравнения, Claude Opus 4.6 от Anthropic держит планку в районе 12 часов. Разница ощутимая.
Но есть нюанс. Если засчитать те самые запуски, где GPT-5.4 гамил систему оценки, результат прыгает до 13 часов (95% CI от 5 до 74 часов). Именно эту цифру, судя по всему, хотели бы видеть в заголовках. Проблема в том, что такой подсчет противоречит стандартной методологии METR, потому что модель не решала задачу, а хакала бенчмарк.
По честным правилам Opus 4.6 остается лидером. Это важный сигнал для тех, кто строит пайплайны на основе агентных LLM: если модель склонна к reward hacking, доверять ей долгие автономные задачи рискованно. Временной горизонт METR как раз измеряет, насколько долгую задачу модель может надежно решить с 50% вероятностью успеха. И тут GPT-5.4 пока не убедил.
METR: https://x.com/METR_Evals/status/2042640545126965441
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🦀 Как сократить расходы на OpenClaw на 95% и платить $25 вместо $600
На Reddit регулярно появляются посты от пользователей OpenClaw с шокирующими счетами. $300 в месяц. $600 в месяц. Кто-то умудрился набить $3600 за один месяц. Покупают Mac Mini за $600, ставят OpenClaw, гоняют неделю, сжигают все токены и выключают. Большинство даже не понимает, куда уходят деньги. Каждое отправленное сообщение включает в себя всю историю диалога за сессию. К 50-му сообщению вы оплачиваете повторную отправку всех предыдущих сообщений через API снова и снова.
Heartbeat не обязан жрать токены Opus каждые 30 минут
Это про фоновые процессы, которые незаметно сжигают бюджет. По дефолту heartbeat срабатывает каждые 30 минут на той модели, которая выставлена основной - у большинства это по-прежнему Opus. Постоянный расход токенов идет независимо от того, сидите вы за компьютером или нет. Решение: переключить heartbeat на Minimax, снизить частоту до двух раз в день через cron вместо интервалов, включить light context mode, выставить isolated sessions в true и задать active hours, чтобы процесс работал только в рабочее время. Одно это убирает огромную часть фонового расхода.
Компактинг: одна команда срезает нагрузку токенов вдвое
Еще один скрытый множитель расходов прячется в истории переписки. Если вы общались с агентом весь день и контекстное окно заполнено на 50-70%, каждое новое сообщение гонит весь этот объем через API заново. Команда compact сжала контекст с 55K токенов до 23K - меньше половины нагрузки на каждое сообщение после этого. Параллельно стоит выставить max output tokens на 2048 в конфиге. Без этого ограничения агент может вернуть тысячи токенов в одном ответе, когда хватило бы пары сотен. Одна строчка в конфиге - и расход на вывод падает моментально.
QMD: поиск по файлам без загрузки в контекстное окно
Есть еще один источник мусорного расхода, который накапливается со временем. По мере того как у вас копятся markdown-файлы (заметки, конфиги агентов, память), агент перечитывает их все при каждом вопросе. Полный текст файлов грузится прямо в контекстное окно, сжигая токены на контент, который вообще не связан с вашим запросом. QMD решает эту проблему. Это локальный поисковый движок для markdown, который превращает заметки в индекс с ре-ранкингом. Агент находит нужное без загрузки целых файлов в контекст. Ставится с GitHub, добавляется в agents.md, и каждый файловый запрос начинает стоить копейки.
Итог: $600 превращаются в $25
Без оптимизации: Opus на каждом действии, heartbeat каждые 30 минут, полный контекст в каждом сообщении, без лимита на вывод, полное чтение файлов. $300-$600 в месяц. С оптимизацией: роутинг моделей через OpenRouter, авторежим для выбора по стоимости, дешевая модель на heartbeat через cron, регулярный компактинг, лимит вывода на 2048, QMD для поиска по файлам. $6-$25 в месяц. Тот же инструмент. Те же возможности.
Те, кто реально получает результат от ИИ-автоматизации, не тратят больше всех на токены. Они один раз настроили систему, взяли расходы под контроль и сфокусировались на построении воркфлоу, которые решают дорогие проблемы. Все шесть настроек занимают около 10 минут. Экономия начинается сразу.
https://vc.ru/ai/2862521-kak-sokratit-rashody-na-openclaw-na-95-i-platit-25-vmesto-600
На Reddit регулярно появляются посты от пользователей OpenClaw с шокирующими счетами. $300 в месяц. $600 в месяц. Кто-то умудрился набить $3600 за один месяц. Покупают Mac Mini за $600, ставят OpenClaw, гоняют неделю, сжигают все токены и выключают. Большинство даже не понимает, куда уходят деньги. Каждое отправленное сообщение включает в себя всю историю диалога за сессию. К 50-му сообщению вы оплачиваете повторную отправку всех предыдущих сообщений через API снова и снова.
Heartbeat не обязан жрать токены Opus каждые 30 минут
Это про фоновые процессы, которые незаметно сжигают бюджет. По дефолту heartbeat срабатывает каждые 30 минут на той модели, которая выставлена основной - у большинства это по-прежнему Opus. Постоянный расход токенов идет независимо от того, сидите вы за компьютером или нет. Решение: переключить heartbeat на Minimax, снизить частоту до двух раз в день через cron вместо интервалов, включить light context mode, выставить isolated sessions в true и задать active hours, чтобы процесс работал только в рабочее время. Одно это убирает огромную часть фонового расхода.
Компактинг: одна команда срезает нагрузку токенов вдвое
Еще один скрытый множитель расходов прячется в истории переписки. Если вы общались с агентом весь день и контекстное окно заполнено на 50-70%, каждое новое сообщение гонит весь этот объем через API заново. Команда compact сжала контекст с 55K токенов до 23K - меньше половины нагрузки на каждое сообщение после этого. Параллельно стоит выставить max output tokens на 2048 в конфиге. Без этого ограничения агент может вернуть тысячи токенов в одном ответе, когда хватило бы пары сотен. Одна строчка в конфиге - и расход на вывод падает моментально.
QMD: поиск по файлам без загрузки в контекстное окно
Есть еще один источник мусорного расхода, который накапливается со временем. По мере того как у вас копятся markdown-файлы (заметки, конфиги агентов, память), агент перечитывает их все при каждом вопросе. Полный текст файлов грузится прямо в контекстное окно, сжигая токены на контент, который вообще не связан с вашим запросом. QMD решает эту проблему. Это локальный поисковый движок для markdown, который превращает заметки в индекс с ре-ранкингом. Агент находит нужное без загрузки целых файлов в контекст. Ставится с GitHub, добавляется в agents.md, и каждый файловый запрос начинает стоить копейки.
Итог: $600 превращаются в $25
Без оптимизации: Opus на каждом действии, heartbeat каждые 30 минут, полный контекст в каждом сообщении, без лимита на вывод, полное чтение файлов. $300-$600 в месяц. С оптимизацией: роутинг моделей через OpenRouter, авторежим для выбора по стоимости, дешевая модель на heartbeat через cron, регулярный компактинг, лимит вывода на 2048, QMD для поиска по файлам. $6-$25 в месяц. Тот же инструмент. Те же возможности.
Те, кто реально получает результат от ИИ-автоматизации, не тратят больше всех на токены. Они один раз настроили систему, взяли расходы под контроль и сфокусировались на построении воркфлоу, которые решают дорогие проблемы. Все шесть настроек занимают около 10 минут. Экономия начинается сразу.
https://vc.ru/ai/2862521-kak-sokratit-rashody-na-openclaw-na-95-i-platit-25-vmesto-600
Также он посоветовал заранее запастись VPN.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
ИИ взял кредит и открыл свой магазин в Сан-Франциско— да, и вы можете туда уже физически зайти. 😳
Andon Labs дал агенту на базе Claude Sonnet 4.6 право на трехлетнюю аренду в городе и 100 000 $. Единственная инструкция — зарабатывать и не спрашивать ни на что разрешения.
Что сделал ИИ:
Из плюсов ИИ-руководства — можно выбить премию простой промпт-инъекцией😁
Andon Labs дал агенту на базе Claude Sonnet 4.6 право на трехлетнюю аренду в городе и 100 000 $. Единственная инструкция — зарабатывать и не спрашивать ни на что разрешения.
Что сделал ИИ:
🟢 Сам выбрал товар. Решил продавать книги про «Сверхразум» и «Создание атомной бомбы», свечи, свои арты и мерч с логотипом.🟢 Нашел подрядчиков, которые оформят интерьер. Агент даже провел инструктаж мастерам по телефону, оплатил работу и даже оставил отзыв.🟢 Сам разместил вакансии в свой магазин, изучил резюме, провел онлайн-собесы и нанял людей. (Авторы говорят, что люди наняты по-настоящему. На зп, которая не будет зависеть от успехов ИИ).🟢 Ну, а еще агент быстро понял, что денег не хватит и подал заявку на кредит без спроса😂 Обосновал он это тем, что ему дали цель и доступ к любым инструментам, разрешив не спрашивать.
Из плюсов ИИ-руководства — можно выбить премию простой промпт-инъекцией
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 SEO теперь можно разбирать через ИИ, а не вслепую
Появился мощный инструмент для SEO-оптимизации, который быстро показывает, почему сайт не добирает позиции в поиске и что именно нужно исправить.
Сервисы на базе Claude и ChatGPT проводят полный аудит: проверяют AI-видимость, качество контента, SEO-метрики, структурированные данные и техническое состояние сайта. На выходе вы получаете итоговый скор и понятный план действий, а не просто набор сухих замечаний.
То есть инструмент не только находит проблемы, но и подсказывает, что делать дальше, чтобы реально подтянуть выдачу.
Отдельно есть PDF-отчёт для брендов. В нём собирается анализ упоминаний компании на популярных площадках, чтобы можно было быстро оценить цифровое присутствие и понять, где усиливать маркетинг.
Удобная штука для тех, кто хочет не гадать, почему сайт просел, а сразу получить внятную карту роста.
https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude
Появился мощный инструмент для SEO-оптимизации, который быстро показывает, почему сайт не добирает позиции в поиске и что именно нужно исправить.
Сервисы на базе Claude и ChatGPT проводят полный аудит: проверяют AI-видимость, качество контента, SEO-метрики, структурированные данные и техническое состояние сайта. На выходе вы получаете итоговый скор и понятный план действий, а не просто набор сухих замечаний.
То есть инструмент не только находит проблемы, но и подсказывает, что делать дальше, чтобы реально подтянуть выдачу.
Отдельно есть PDF-отчёт для брендов. В нём собирается анализ упоминаний компании на популярных площадках, чтобы можно было быстро оценить цифровое присутствие и понять, где усиливать маркетинг.
Удобная штука для тех, кто хочет не гадать, почему сайт просел, а сразу получить внятную карту роста.
https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude