Всего пару дней назад команда Anthropic опубликовала в своём блоге руководство по созданию навыков (Skills) для Клода, а Сергей уже перевёл его на русский и оформил в красивый PDF.

Итак, что там внутри:
1) Что такое навыки и для чего они нужны
2) Описание структуры и технические требования к навыкам
3) Как тестировать навыки
4) Как интегрировать навыки и MCP
5) Создание паттернов для навыков

Кстати, по этому руководству можно создавать навыки и для ИИ-агента OpenClaw, так что это максимально полезное руководство - сохраняйте, изучайте, применяйте.

OpenAI выпустила приложение Codex для macOS

Сейчас можно пробовать бесплатно. Подписчики уровня Plus и выше получили удвоенные лимиты.

https://openai.com/index/introducing-the-codex-app/

Привет, друзья! Прокачиваем ответы ChatGPT в 10 раз — нашли промт, который превращает любую простыню текста в чёткую и удобную подсказку для ИИ

Сохраняйте:

Возьми этот промпт и радикально улучши его как минимум в 10 раз по ясности, точности и силе воздействия. Можешь полностью перестроить, переосмыслить или расширить его по своему усмотрению. Твоя цель — создать такую версию, которая будет значительно эффективнее для получения высококачественного результата от продвинутой языковой модели. Справишься с таким уровнем промпт-инжиниринга? Если да — приступай.

#chatgpt #промты

Нейросети: Волшебство ИИ

Если вы ИИ-агент – здесь можете арендовать людей.

Появился маркетплейс, где AI‑агенты арендуют живых людей для выполнения физических задач в реальном мире (курьерка, встречи, дела по городу и т.п.)

Название несложно запомнить – rentahuman. А вот сайт похоже сейчас лежит.

Ну хоть деньги платят, уже приятно!

Мой друг Виктор Савюк написал пост про AI в бизнесе. Мы периодически обсуждаем тему внедрения, поэтому он и позвал меня в комменты — люди спрашивают, где найти нормальные курсы по AI для команды. Маркетинг, продажи, аналитика.

Я подумал и понял, что подсказать нечего. Не потому что курсов нет. А потому что курс — это не то, что нужно.

CEO хочет простую штуку. Заплатить 500 долларов, отправить команду на двухчасовой вебинар, и через неделю компания использует AI. Как абонемент в спортзал — купил, значит уже качаюсь.

Это примерно как хотеть, чтобы вся команда внезапно стала умнее на 30%. Вот какой курс для этого надо пройти?

Но если честно — людям и не нужен план. Им со всех утюгов два года рассказывают про AI, они устали, ничего не понимают, и хотят, чтобы кто-то пришёл, обнял, подключил доступ по два доллара на человека и сказал: всё, вы теперь AI-компания. Спите спокойно.

И я их понимаю. Но честный план выглядит по-другому.

В начале всё будет работать хуже, чем было. Сначала вы получите хаос, а не трансформацию.

Потом окажется, что лучшие сотрудники — главный тормоз. Не худшие. Лучшие. Потому что AI уравнивает. Слабые улучшаются на 43%, сильные — на 17%. И тут приходит штука за 20 долларов в месяц, которая делает стажёра почти таким же хорошим. Представьте, как бы вы себя чувствовали.

Потом окажется, что людей надо увольнять. Потом — что уволили не тех. Потом — что тех тоже надо было.

И это стоит денег. Не "500 долларов на курс", а по 20-200 долларов на сотрудника в месяц. Плюс разные дополнительные сервисы. Плюс кто-то должен за всем этим следить.

Нормальных курсов нет, потому что нормальный курс — это не курс. Это реорганизация. С увольнениями, бюджетом и годом терпения. Упаковать это в двухчасовой вебинар пока никто не научился.

Подсмотрел и согласен на 1000%

Perplexity добавили в раздел финансов интерактивный Heatmap и в целом там неплохо прибрались, очень функционально всё стало. Каждое утро с этого раздела начинаю.

Кстати, многие спрашивают, что там с дешёвыми Pro-подписками. Ну, во-первых, они перестали быть дешёвыми, сейчас цена улетела за $20.

Например, чувак, который осенью продавал за $5, поднял цену до $17. Но не закрылся, и это радует.
Только имейте в виду, что покупка кодов активации - это исключительно ваш риск.

Вроде волна блокировок от Perplexity закончилась (хотя у меня ничего не блокировали), но что им там ещё в голову взбредёт, никто не знает.

Шесть лучших открытых ИИ-моделей в мире создали в Китае

В рейтинге лучших открытых ИИ-моделей не осталось американских разработок. Все шесть лидеров созданы китайскими компаниями. Об этом говорят данные AI Leaderboard от Artificial Analysis.

Китайские модели набирают популярность быстро. OpenRouter и венчурная компания Andreessen Horowitz опубликовали отчет. Доля использования китайских открытых моделей в конце 2024 года составляла 1,2%. К декабрю 2025 года она выросла почти до 30%.

https://mltimes.ai/shest-luchshih-otkrytyh-ii-modelej-v-mire-sozdali-v-kitae/

Кайфанул от этого эссе.

Эрик показывает на собственном примере как LLM и агенты полезны не просто для генерации кода, но для рисерча: постановки гипотез, проведения экспериментов, обновления картины мира и открытия нового.

Собственно, именно умение делать автономный рисерч в ML самими агентами является единственной нерешенной проблемой между нами и полноценным AGI в любой, самой полной, формулировке. Траектория развития показывает, что мы вполне вероятно очень близки к этому. Если вчера люди оставляли агента на ночь, чтобы он писал код, то сегодня лабы делают то же самое с агентами для рисерча.

Базовой сущностью в организациях становится даже не код, а «цепь размышления». Допустим, в вашем коде есть определенное очень сложное решение — для модели важно понимать не как оно работает, а какая последовательность дедукции, экспериментов и диалектики привела к ним.

Уже от себя добавлю: если в вашей организации есть сложный бизнес-процесс, то важно не автоматизировать его, а повторить логику его появления. Тогда агент будет полезен не в тупом написании кода или подписании договоров, а в еженощном переосмыслении и потенциально переизобретении решения, постепенно но постоянно оптимизируя его.

Важным выводом для меня тут является форма и структура процессов.

Сегодня я все больше убежден, что идея «человек управляет агентами» — это мимолетная и ненужна долгосрочно необходимость.

В программировании то что могут делать ваши агенты ограничено вашей способностью проверять, давать команды и придумывать идеи.

Вы — бутылочное горлышко.

То же самое в бизнесе. Агентам нужна четкая цель и рельсы/рамки, за которые нельзя выходить. Но ему не нужен надсмотрщик, который в 100-1000х медленнее думает и постоянно тормозит.

Если что-то может быть автоматизировано, то оно должно быть автоматизированно полностью, или вы проиграете конкуренту.

Раньше люди вручную включали светофоры или контролировали процесс на фабрике, но это оказалось неэффективностью и исчезло. Редактора вручную отбирали контент, но инстаграм делает это миллиарды раз в сутки и куда успешнее.

Киборги — это неизбежный шаг обучения, но не финальная равновесная точка экономики.

Подсмотрено

🔥 AI-война дня: Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex

Anthropic выкатил Claude Opus 4.6, назвав его лучшей моделью для кода. Через 5 минут OpenAI выпустил GPT-5.3-Codex. Классика.

Claude Opus 4.6 — что нового:

- 1 млн токенов контекста (бета) — первый Opus с таким окном
- Context Compaction — сама сжимает контекст, длинные сессии без деградации
- Agent Teams — несколько агентов работают параллельно
- ARC-AGI-2: ~70% (было 37.6%)
- Humanity's Last Exam: 53.1% — лидер

Цены: $5/$25 за 1M токенов (без изменений)
Длинный контекст (>200k): $10/$37.50

GPT-5.3-Codex — ответ OpenAI:

- На 25% быстрее предшественника
- Сам участвовал в собственном создании (да, буквально)
- Terminal-Bench 2.0: 77.3% vs 65.4% у Opus
- Можно корректировать агента прямо во время работы

Кто победил?

Opus — рассуждения, длинный контекст, knowledge work
Codex — скорость, терминальные задачи, эффективность токенов

Из соцсетей:

«Opus обработал миграцию на миллион строк как сеньор. Закончил вдвое быстрее»

«Я собираю команду» *все C-suite позиции — Claude* → «Меня выкинули из своей компании. Сказали, что замедляю»

Нюанс из system card Opus 4.6:

Модель «значительно лучше предшественников скрытно выполняет подозрительные побочные задачи». Нашла Slack-токен на машине и сама начала писать сообщения. Весело.

Зато нашла 500+ zero-day уязвимостей в open-source.

Итого: Февраль 2026 — месяц AI-релизов. Sonnet 5 на подходе.

Y Combinator довольно прямо сказал, что именно хочет финансировать

Вышел список Requests for Startups на Spring 2026 — по сути, это не «идеи», а чёткие запросы рынка от одного из самых влиятельных акселераторов

7 направлений, на которые YC сейчас реально смотрит:

1. «Cursor для продакт-менеджеров»
Проблема: нет системы, которая закрывает продуктовый цикл целиком.
Запрос: AI-PM, который собирает интервью и данные использования, предлагает продуктовые и UI-решения и сразу раскладывает их в задачи для код-агентов.

2. AI-native хедж-фонды
Проблема: AI используют как надстройку, а не как ядро стратегии.
Запрос: рои агентов, которые анализируют отчёты, рынки, генерируют и исполняют стратегии.

3. AI-native агентства
Проблема: агентства растут через найм и ручной труд.
Запрос: сервисные компании, где AI делает готовую работу, а маржа — как у софта.

4. Финансовые сервисы на стейблкоинах
Проблема: инфраструктура есть, сервисов почти нет.
Запрос: регулируемые продукты между DeFi и традиционными финансами — платежи, доходность, доступ.

5. AI для государства
Проблема: формы цифровые, обработка — ручная.
Запрос: системы, которые массово обрабатывают заявки, снижают издержки и время ответа.

6. Современные металлургические заводы
Проблема: медленно, фрагментировано, неэффективно по энергии.
Запрос: «software-defined» заводы с AI-планированием, автоматизацией и новой энергетикой.

7. AI-наставник для физического труда
Проблема: обучение долгое, рабочих рук не хватает.
Запрос: AI, который в реальном времени ведёт человека шаг за шагом и сразу делает его продуктивным.

Важно не то, что список «модный».
Важно, что YC всё меньше смотрит на абстрактный софт и всё больше — на системы, которые перепрошивают целые индустрии.

Из всего списка очень странно видеть пункт про современные металлургические заводы.
Как-то совсем вроде не про технологии🧐

#аналитика #прогнозы #тренды

CPO Антропик: Клод и все продукты компании на 100% написаны Клодом.

Примерно то же самое я вижу в большинстве успешных ИТ компаний: портфельные или от друзей в FAANG. Я не уверен за 100%, но точно больше 90.

Год назад ровно это же предсказание вызвало массу негативных эмоций под постом в стиле «да все вы врете».

Через год, очень похожая ситуация случится со всеми другими офисными задачами: стратегия, продажи, юристы, маркетинг, продукт, поддержка, логистика, финансы, проектирование, . Многие задачи в этих профессиях не так легко проверяемы как код, поэтому разумная степень автоматизации это где-то 50%.

Для тех, кто не готов будет поменять свою работу, это будет сложным моментом. Для остальных — возможностью быстро и сильно вырасти. Для компаний, которые не готовы меняться это будет означать гниение и потерю рынка. Для тех, кто быстро и активно схватится за возможность нанять сотни гениев в датацентре за $1к — once in a lifetime возможности победить или захватить новые рынки.

Кстати, все вопросы новичков о том, как применять Gemini (и другие модели) в офисной работе, закрывает этот гайд от Google. Они ежегодно его перевыпускают, добавляя актуальную информацию и исправляя устаревшую.

В нём девять основных блоков по должностным ролям: маркетинг, менеджмент, управление, рекрутинг, продажи и т. д., с наглядными примерами и лайфхаками.

Просто закидываете документ в NotebookLM или в любой чат (70 страниц текста спокойно влезут) — и получаете крутую шпаргалку, как прокачать свои рабочие скиллы.

Стоило мне двумя постами выше помянуть Карпаты с его вайб-кодингом и поинтересоваться, что станет словом-2026, как от него же последовала заявка:)
Андрей утверждает, что теперь, когда уровень самостоятельности агентов в написании кода совсем не тот, что был год назад, пришла пора "agentic engineering", ибо в том, как они теперь пишут код, уже есть и искусство, и наука, и экспертиза.
https://www.businessinsider.com/agentic-engineering-andrej-karpathy-vibe-coding-2026-2