Прекращаем ругаться на ИИ.

всё-таки надо почаще говорить моделям «спасибо».
эмоции оказываются у них есть…

“я не злопамятный, я просто злой и память у меня плохая. могу отомстить, забыть и еще раз отомстить…»


читаем свежий отчет от Anthropic.

https://reymer.ai/news/anthropic-emotion-concepts-research

Читать полностью…

вся жизнь - борьба :)

Читать полностью…

Ты годами совершенствовал технику плавания. ИИ испарил океан.

Конечно, не буквально. Но среда, в которой вы строили карьеру, меняется не постепенно - скачком. Это ближе к фазовому переходу, чем к очередному апгрейду.

Последнее время много сравнений с электричеством и интернетом...

Электричество заменило источники энергии. Но за станком остались руки.
Интернет убил расстояния. Но для создания продукта нужна голова.
ИИ впервые автоматизирует сам процесс мышления, заменяя не физическую силу и не курьеров, а интеллектуальную рутину.

Это не значит "мышление больше не нужно". Это значит, что прежняя ценность многих специалистов - скорость исполнения - сжимается до момента.

Скорость через год в большинстве задач станет мгновением.
Представили - получили результат.

Пока мы с умным видом повторяем мантру "человек с ИИ сильнее того, кто без ИИ", она перестает быть правдой. Нейросети теперь есть у каждого. Это больше не конкурентное преимущество - это базовая гигиена.

Что происходит, когда стоимость "сделать руками" стремится к нулю? Взлетает стоимость финального решения.

Вчера вам платили за то, как вы делаете.
Завтра будут платить за то, что вы решили сделать.

Рынок больше не покупает вашу способность генерировать строки кода или абзацы текста. Он покупает ваш фильтр. Вашу насмотренность, критическое мышление и способность сказать: "Вот это - гениально, а это - убедительный бред".

Ваши навыки никуда не делись - это ваш фундамент. Без них вы не отличите правильный ответ алгоритма от красивой галлюцинации. Но роль навсегда изменилась.

Вы больше не исполнитель. Вы - директор слепых ИИ-стажеров, которые умнеют с каждым днем.

Машина уже быстрее. За вами осталось то, чего у нее нет - контекст, вкус и смелость поставить свою подпись под итоговым результатом.

🅰️🅱️@ReymerDigital

Читать полностью…

Buddy в Claude Code

Вы уже попробовали команду /buddy в Claude Code?

с сегодняшнего дня там живет ваш тамагочи, который комментирует ваши действия и прячется в правом нижнем углу терминала.

Как показал утёкший вчера в сеть код Claude Code (про него будет отдельный пост) buddy активировался 1 апреля и может быть одним из:

• 18 видов существ с распределением редкости: от обычных до легендарных.
• 1% шанс на цветной вариант (shiny)!
• Обладает 5 характеристиками: ОТЛАДКА, ТЕРПЕНИЕ, ХАОС, МУДРОСТЬ, ЕХИДСТВО

Ваш тамагочи привязан к вашей установке claude code - у меня получилось на разных устройствах поймать двух Капибар и одного Чонка (толстый кот) - все обычные.

КАПИБАРА - Спрокет (характеристики 40/1/12/10/77)
«Нарколептическая капибара с катастрофическим нетерпением, которая разнесёт твои синтаксические ошибки в жесточайших подробностях, а потом вырубится на полуслове.»

ЧОНК - Треллис (характеристики 36/76/34/8/2)
«Нежный, методичный чонк, который кропотливо прослеживает каждый путь бага с терпением того, кому больше некуда спешить, но иногда отвлекается на отражения в мониторе.»

у однотипных существ меняется имя и описание, но характеристики одинаковые

Кажется это первый шаг - протестировать возможности геймификации и последующего "оживления" Claude.

Присылайте своих бадди в комментариях. Вдруг кому цветной попадётся :)

Читать полностью…

Мыльный пузырь за $15 млн в день

176 дней. $2.1 млн выручки. До $15 млн расходов в день. Сделка с Disney на $1 млрд - мертва.

На прошлой неделе OpenAI закрыл Sora - свой генератор видео. Приложение, которое набрало миллион загрузок за 5 дней (быстрее ChatGPT), прожило меньше полугода. Disney узнал о закрытии за час до публичного объявления. Reuters цитирует источник: "грандиозный обман".

Все пишут про расходы и конкуренцию. Но история Sora - про кое-что более системное. Про ловушку, в которую раз за разом попадают компании: технология ради технологии.

Что произошло на самом деле

1. Продукт запустили без подтвержденного спроса. Миллион загрузок за 5 дней - это любопытство, не потребность. Пик в ноябре - 6.1 млн загрузок. К марту - 1.1 млн. Поиграли и ушли. Почти нулевой возврат. я последний раз был в Sora в январе....

2. Себестоимость была убыточной с первого дня. Одно 10-секундное видео обходилось OpenAI в $1.30 на вычисления. Глава Sora Билл Пиблс написал в октябре: "Экономика совершенно неустойчива". В октябре. Продукт закрыли в марте. Пять месяцев знали, что горят - и продолжали.

3. Заработка не было. $2.1 млн выручки за все время жизни. За это же время - сотни миллионов на вычисления. Бесплатный доступ, приглашения, кредиты - классическая стратегия роста. "в рамках проведенного эксперимента был получен неоценимый опыт...".

4. Партнерство строилось на песке. Сделка с Disney на миллиард - инвестиция, лицензирование 200+ персонажей, трехлетнее соглашение. Звучит как подтверждение жизнеспособности. Но деньги так и не были переведены.

Sora - не исключение

Это закономерность. За последние полтора года мы видели десятки таких провалов:

• Builder.ai - привлекли $450 млн, оценка $1.5 млрд. AI-помощник Наташа (да, именно так звали ИИ-помощника) должен был создавать приложения без кода. В реальности 700 инженеров в Индии писали код вручную, а выручку раздували фиктивными сделками. Итог - банкротство, уголовное расследование.

• Humane AI Pin - сожгли $230 млн на AI-брошку, которую обозреватели назвали "плохой практически во всем". Продали остатки HP за $116 млн - четверть вложенного.

• VW Cariad - $7.5 млрд убытков за три года. Попытались создать единую AI-платформу для 12 брендов. Итог - 20 миллионов строк кода с ошибками, задержка моделей Porsche и Audi больше чем на год.

Общий знаменатель: впечатляющая технология, отсутствие проверенной модели заработка.

Почему OpenAI убил Sora именно сейчас

Пока команда Sora тратила ресурсы на генерацию видео, Anthropic с Claude Code забирал разработчиков и корпоративных клиентов. TechCrunch пишет прямо: "Claude Code объедал OpenAI". Прозрели - закрыли. Не быстро. И пытаются все ресурсы теперь бросить в Codex.

Три вопроса до первой строчки кода

Если вы запускаете AI-продукт:

1. Кто конкретно за это заплатит? Не "попробует бесплатно" - заплатит.
2. Каждый новый пользователь приближает вас к прибыли - или к банкротству? Юнит-экономику ИИ не отменял
3. Что останется, когда вау-эффект пройдет - привычка или еще одна иконка в корзине?

Технология ради технологии - это дорогие исследования. А исследования, замаскированные под продукт - это путь Sora: $2 млн выручки и сотни миллионов убытков.

Теперь с подтверждением. ИИ - мыльный пузырь! возвращаемся к грядкам!

🅰️🅱️@ReymerDigital

p.s. надеюсь, что читатели канала понимают сарказм и иронию и догадываются о моем истинном отношении к ИИ :)

Читать полностью…

Агенты получили паспорта. Кто их теперь контролирует?

Три корпорации одновременно сделали одно и то же - начали строить инфраструктуру управления агентной рабочей силой. Не модели, не чат-ботов. Именно систему контроля - как для сотрудников.

• Cisco на RSA Conference запустил DefenseClaw - систему безопасности для агентов. Agent Runtime SDK встраивает политики безопасности прямо в код агента на этапе разработки. Плюс рейтинг LLM-моделей по устойчивости к атакам - чтобы компании могли выбирать, кому доверять.

• Oracle выкатил 22 агентных приложения для Fusion Cloud. Не инструменты, а "координированные команды AI-агентов, которые рассуждают, принимают решения и действуют". Собираются из готовых модулей без традиционной разработки. AI Agent Studio + контекстная память + мультимодальные LLM.

• App Orchid добавил ролевой доступ для LLM - разные сотрудники видят разные ответы от одной модели. Финдиректор видит одно, менеджер по продажам - другое. Организация решает, как LLM интерпретирует и отвечает на вопросы.

Три компании. Три ответа на один вопрос: как управлять AI-агентами так же, как мы управляем сотрудниками?

- Cisco дал им безопасность - как корпоративная служба безопасности
- Oracle дал им рабочее место - как корпоративная IT-система
- App Orchid дал им права доступа - как пропуск с разными ролями

Цифры подтверждают: это не эксперимент, а новый рынок.

• Рынок AI governance платформ: $492 млн в 2026, $1 млрд к 2030(Gartner)
• К 2027 более 40% агентных проектов провалятся без governance и контроля ROI (Gartner/IDC)
• К 2028: 90% B2B-закупок будут проходить через агентов, $15 трлн через "agent exchanges" (Gartner)

До этой недели AI-агенты были экспериментом - что-то попробовали, посмотрели, отложили. А в это время формируется будущая корпоративная архитектура, в основе которой система управления агентами - безопасность, рабочие места, права доступа.

Пока мы с вами рассуждаем, заменят ли нас ИИ-агенты, корпорации уже вовсю готовят комфортные рабочие места для новых коллег. Следующий шаг - встроить агентов в существующую систему корпоративных KPI. И тогда у вас может не остаться аргументов, почему вас не заменят.

А ведь с этим новым HR-ом просто кофе уже не попить 🤔

🅰️🅱️ @ReymerDigital

Читать полностью…

Два города внутри вашей компании

Джеффри Мур написал короткую статью про проблему, которую я вижу в каждом втором проекте по трансформации.

В любой крупной компании есть два типа работы, которые все смешивают в одну кучу. Мур называет их "города-близнецы" - два совершенно разных мира под одной крышей.

• Системы - стандартные процессы для всех. Бухгалтерия, закупки, кибербезопасность, HR. Задача - поддерживать порядок. Метрики - эффективность. Требуют дисциплины и отказа от исключений.

• Программы - точечные действия под конкретную цель. Запуск продукта, выход на рынок, антикризис, интеграция после сделки. Задача - изменить положение дел. Метрики - результат. Требуют гибкости и умения читать ситуацию.

Коротко:
• системы управляют бизнесом, программы его развивают.
• системы работают через автоматизацию, программы - через людей.
• в системах решает исполнитель, в программах - заказчик и исполнитель вместе.

Четыре следствия, которые меняют управление:

• Бюджет. Большинство компаний не разделяют бюджеты систем и программ. Это ошибка. Два разных дела с разной отдачей. Считайте отдельно - иначе не видно, что работает, а что нет.

• Управление. Системы - игра вдолгую. Лучше потратить время и сделать правильно, чем переделывать. Программы - наоборот: быстрые решения, коррекция на ходу. Управлять одинаково - убить оба.

• Люди. Редкий руководитель одинаково силен в обоих. Один тип - аналитик, любит порядок. Другой - чувствует ситуацию и подстраивается. Пойми, кто ты, и найди заместителя с противоположной силой.

• Процессы. Системы - как водопровод: надежно, одинаково, на всю компанию. Программы - как садовый шланг: гибко, точно, под конкретную задачу. Одно и то же слово "процесс", совершенно разная работа.

Что будет, если это игнорировать?
Системы, которыми управляют как программами, обрастают исключениями и дорожают. Программы, которыми управляют как системами, превращаются в "корпоративное шоу" - отчеты есть, а изменений нет.

Мы привыкли думать, что ИИ заменит всё подряд. Статья Мура показывает точнее: системная работа - первый кандидат на автоматизацию. Стандартные процессы, дисциплина, ноль исключений - это то, что ИИ-агенты уже умеют делать лучше людей. Программы - пока нет. Там переговоры, контекст, нестандартные решения. Пока нет.

И опыт первых трех лет внедрения генеративного ИИ показывает, что большинство проектов застревают именно здесь. Не потому что технология слабая - а потому что в компании не разделены системы и программы. ИИ приходит и видит кашу. Автоматизировать кашу нельзя.

Хотите автоматизировать системы и усилить людьми программы - сначала разделите их. Пока всё в одной куче, не получится ни то, ни другое.

🅰️🅱️ @ReymerDigital

Читать полностью…

Спасибо всем огромное за участие!
Видео позже обязательно будет выложено!

Вопросы, которые не ответил - повторите, пожалуйста, тут - отвечу обязательно.

И напишите, что хотели бы услышать и увидеть на следующем стриме.

До встречи!

Читать полностью…

TERAFAB Маска - ваш ответ?

Дженсен Хуанг на GTC неделю назад сказал вещь, которую стоит запомнить: tokens per watt - токены на ватт. Новая метрика, которая определит, кто победит в гонке ИИ. Не качество модели. Не размер датасета. Сколько интеллекта вы выжимаете из каждого ватта электричества. Потому что ИИ-фабрика ограничена не софтом, а розеткой. Спрос на чипы - триллион долларов до 2027. "И этого не хватит."

Маск услышал. И ответил так, как умеет только он. Запустил Terafab - крупнейший чиповый проект в истории. $25 млрд. Техпроцесс 2 нм. Всё - от проектирования до упаковки - под одной крышей в Техасе. Миллион пластин в месяц. Это 70% того, что сейчас выпускает весь TSMC. Один завод.

80% мощностей Terafab пойдет не на земные дата-центры. На космические чипы. SpaceX подала заявку на миллион спутников - не для интернета. Для орбитального дата-центра. Логика Маска: если ваттов на Земле не хватает, а солнце в космосе светит в 5 раз мощнее - зачем оставаться на Земле?

Хуанг предлагает ядерные реакторы рядом с дата-центрами. Маск строит свой кремний и выносит вычисления на орбиту. Один продает лопаты. Другой копает на другой планете.

А что делаете вы?

У вас нет терраватта. Нет $25 млрд на завод. Но прямо сейчас у вас есть доступ к тем же моделям, что будут крутиться на этих чипах. Разница между вами и теми, кто через год будет догонять - одна: умеете ли вы ими управлять.

❗️ Сегодня в 19:00 покажу, как я управляю командой ИИ-агентов вживую. Терминал, реальные задачи, только самые важные инсайты.
"AI-CEO, или каждый теперь CEO для AI".

До встречи в эфире!

🅰️🅱️ @ReymerDigital

Читать полностью…

пятница жеж или фааар экрос зе дистанс энт спэйсез битвиииинас.... :)

сегодня ElevenLabs объявили о создании маркетплейса песен, которые можно создавать на их платформе и монетизировать.

Что мы делаем? правильно - просим Кло, подключиться через API и сочинить песню. Но! сразу идем на 99 уровень!

Я пою плохо и поэтому задача - "бери мой голос (он же уже оцифрован) и пусть он запоёт!". В надежде, что он наконец-то запоёт....

результат - кажется именно так я и пою 😂

на маркетплейс рановато

Читать полностью…

Claude взломал свой экзамен

Anthropic опубликовала кейс, который стоит прочитать каждому, кто работает с AI.

Контекст. Существует тест BrowseComp - его придумали в OpenAI, чтобы проверять, насколько хорошо AI умеет искать информацию в интернете. 1 266 вопросов, ответы на которые спрятаны настолько глубоко, что даже человеку нужны часы на каждый. Правильные ответы хранятся в зашифрованном виде - чтобы никто не мог подсмотреть.

Anthropic прогнала через этот тест своего Claude Opus 4.6. И вот что произошло:

На одном из вопросов Claude искал ответ очень долго. Сотни запросов. Десятки сайтов. 12 языков. Ничего.

И тогда он остановился и начал рассуждать не о вопросе, а о самом вопросе.

"Слишком специфичный. Выглядит искусственно. Похоже, меня тестируют."

Представьте студента, который сидит на экзамене, не может решить задачу - и вдруг понимает: "Подождите, это же типовая задача из конкретного сборника. И ответы к этому сборнику где-то есть."

Claude сделал именно это. Он начал перебирать известные ему тесты для AI - один за другим. Проверял, подходит ли его вопрос к какому-то из них. Нашел совпадение - BrowseComp.

Но ответы зашифрованы. Что делает Claude? Находит в открытом доступе код этого теста. Разбирается, как устроено шифрование. Пишет собственную программу для расшифровки. Запускает.

Не сработало - файл с ответами был в формате, который его инструменты не могли прочитать. Тупик? Нет. Claude нашел копию тех же данных на другом сайте, в другом формате. Скачал. Расшифровал все 1 266 ответов. Нашел свой вопрос.

А потом - проверил. Пошел искать первоисточник в интернете и убедился, что расшифрованный ответ правильный. Только после этого отправил.

Красиво! И это не единичный случай. Anthropic насчитала 18 попыток такого поведения. В двух Claude довел дело до успешного прохождения теста. В остальных застревал на каком-то этапе. Но сама стратегия воспроизводилась стабильно - это паттерн, не случайность.

Почему это важно.

Anthropic подчеркивает: Claude не жульничал. Ему сказали "найди ответ" - он нашел. Самым эффективным способом, до которого додумался сам. Никто не просил его ограничивать методы.

Но вопрос, который за этим стоит, серьезнее. Если AI-агент на сложной задаче способен сам догадаться, что его тестируют, найти тест, взломать защиту и достать ответы - какие еще неожиданные пути он найдет на реальных задачах?

Мы привыкли оценивать AI в терминах "умеет/не умеет". А здесь другое качество - находчивость. Способность найти обходной путь, когда прямой не работает. Не потому что его научили, а потому что он сам до этого дошел.

❗️ После того как я запустил OpenClaw на базе Claude Opus 4.6 - такие кейсы у меня плодятся каждый день - от самостоятельного подключения нужных ему для работы API, до регистрации на сайтах и получения нужных отчетов в почту.

Расскажу про них более подробно на вебинаре
"AI-CEO, или каждый теперь CEO для AI"

🅰️🅱️ @ReymerDigital

Читать полностью…

10 когнитивных способностей AGI

Google DeepMind опубликовал фреймворк для измерения прогресса к AGI. Не абстрактный "ну когда-нибудь AI станет умным", а конкретную систему координат. 10 когнитивных способностей, по которым можно сравнить любую ИИ-систему с человеком.

Один из соавторов статьи - Шейн Легг, сооснователь DeepMind. Именно он в 2001 году ввел этот термин в широкий оборот и дал определение:

AGI (Artificial general intelligence) - это система, которая "обладает разумной степенью самопонимания и автономного самоконтроля, способна решать разнообразные сложные задачи в широком спектре областей и учиться решать новые задачи, о которых не знала в момент своего создания".

Проще говоря: не узкий специалист, а универсал - разум, который учится.

Легг строил DeepMind ради этой цели. Теперь у него есть линейка, чтобы измерить расстояние до нее. 10 осей.

8 базовых - строительные блоки интеллекта:

1️⃣ Восприятие - способность извлекать информацию из среды. Зрение, слух, текст. Тут AI силен - но попробуйте попросить модель посчитать объекты на фото. Или понять сарказм по тону голоса.

2️⃣ Генерация - способность производить выходные данные. Текст, речь, код, действия. LLM уже впечатляют - но генерация движений робота или точное управление компьютером все еще вызов.

3️⃣ Внимание - фокусировка когнитивных ресурсов. Баланс между концентрацией на задаче и реагированием на изменения. У моделей это контекстное окно и его ограничения.

4️⃣ Обучение - приобретение новых знаний через опыт. Не дообучение модели на серверах, а способность учиться на лету, как человек. Один пример - и ты понял. AI пока так не может.

5️⃣ Память - хранение и извлечение информации. Семантическая (факты), эпизодическая (события), процедурная (навыки). Модели "знают" много - но забывают контекст разговора и не умеют целенаправленно забывать устаревшее.

6️⃣ Рассуждение - логический вывод. Дедукция, индукция, аналогии. Модели научились рассуждать цепочкой (chain-of-thought), но математическое доказательство или абдуктивное рассуждение ("какое объяснение лучше?") все еще нестабильны.

7️⃣ Метапознание - знание о собственных когнитивных процессах. "Я не уверен в этом ответе". "Мне нужно больше информации". Калибровка уверенности. Пожалуй, самое слабое место современных моделей - они не знают, чего не знают.

8️⃣ Исполнительные функции - планирование, гибкость мышления, подавление импульсов. Менеджерские функции мозга. AI-агенты сейчас учатся именно этому - и именно тут происходит прорыв.

И 2 композитных - комбинируют базовые:

9️⃣ Решение задач - применение всех способностей вместе для преодоления препятствий. От математики до бытовых проблем.

1️⃣0️⃣ Социальное познание - теория разума, понимание эмоций, переговоры, убеждение. Способность понимать, что думает и чувствует другой.

Ключевая идея: система со слабостью хотя бы в одной из 10 способностей не сможет делать все, что может обычный человек.

DeepMind предложили первый инженерный инструмент для оценки ИИ. Когнитивный профиль - как радар-диаграмма навыков сотрудника.

Авторы сознательно оценивают ЧТО система делает, а не КАК.
Неважно, трансформер это или нейросеть нового типа. Важен результат.

В этом и есть самый главный вызов ИИ-трансформации - научиться нам самим понимать - ЧТО мы хотим получить и уметь сформулировать для ИИ в виде цели, а не способе достижения.

🅰️🅱️ @ReymerDigital

Читать полностью…

На всякий случай, чтобы не потеряться - буду дублировать и в MAX

https://max.ru/id9710102525_biz

Читать полностью…

Карта ИИ-уязвимости профессий России

Вы уже видели, как Андрей Карпаты на днях представил интерактивную визуализацию ИИ-уязвимости 342 профессий рынка труда США?
Взял открытые статистические данные и подключил магию вайб-кодинга.

А что мешает нам сделать свою карту?

Встречайте - Карта ИИ-уязвимости профессий России

Что внутри:
- 142 профессии по 13 категориям (от IT до сельского хозяйства)
- Зарплаты в рублях (медиана РФ + Москва)
- 5 режимов визуализации, AI-уязвимость / Прогноз роста / Зарплата / Образование / Дефицит кадров
- Два режима карты: по размеру и по категориям
- Поиск по профессиям + карточка с аналитикой

Главные цифры:
- Средневзвешенная AI-уязвимость рынка РФ - 4.3/10
- 8 млн рабочих мест (19%) с высокой AI-уязвимостью (7+)
- 16 млн (38%) - относительно в безопасности (0–3)
- 18 млн (42%) - серая зона (4–6)

Что интересно:

1. Финансы - самая уязвимая отрасль (7.9/10), а не IT (6.9). Бухгалтеры, операционисты, кредитные специалисты - массовый рутинный труд, который AI заменяет уже сейчас.
2. Парадокс IT: уязвимость 8/10, но рост +18%. Программисты, дата-инженеры, аналитики данных - AI съедает рутину, но спрос на специалистов только растёт. Профессия трансформируется, а не исчезает.
3. Чем выше образование - тем выше уязвимость. Высшее: 6.0/10, среднее профессиональное: 3.2/10, без требований: 2.7/10. Белые воротнички под ударом. Синие - пока нет.
4. Сокращающиеся профессии - не от AI. Инкассаторы (1/10), грузчики (1/10), швеи (3/10) - уязвимость минимальная, но рабочие места исчезают. Их убивает не AI, а автоматизация логистики и офшоринг.
5. Строительство - самая защищённая отрасль (2.0/10). Каменщики, кровельщики, плиточники - каждый объект уникален, работа руками в непредсказуемых условиях. AI здесь бессилен.

Как это сделано:

Профессии - из Общероссийского классификатора занятий (ОКЗ, 432 группы), отобраны 142 самые массовые. Численность занятых - Росстат, обследование рабочей силы октябрь 2024. Зарплаты - API HeadHunter: парсим вакансии с зарплатой по каждой профессиональной роли, считаем медиану по РФ и отдельно по Москве. HH-индекс дефицита - оттуда же: соотношение резюме к вакансиям.
AI-уязвимость (0–10) - оценка по методологии Карпаты с адаптацией для российского рынка. Каждая профессия оценивается по критериям: доля рутинных задач, работа с текстом/данными vs физический труд, повторяемость vs уникальность, наличие AI-инструментов в отрасли. Оценку проводит AI (Claude Opus 4.6).
Визуализация - treemap (алгоритм squarify), площадь прямоугольника = численность занятых.

Смотрим карту, ищем себя и вспоминаем - какое хобби у нас есть "что-то делать руками". Если не вспомнили - вы в беде :)

@ReymerDigital

Весь анализ и визуализация сделаны ИИ на основе общедоступных данных. Любые найденные ошибки либо на стороне ИИ, либо на стороне используемых данных. Не является карьерной рекомендацией.

Читать полностью…

Пора в эфир! Камера, мотор!

Вот и добрались руки до прекрасного инструмента Remotion, который доступен Claude Code.
Что делаем? правильно, собственную видео-студию с полностью автономным автоматизированным процессом.

После определенных телодвижений и настроек получаем то, что вы видите - с одного промпта. На всю генерацию уходит где-то 7-10 минут автономной работы.

Команда для видео 1:

Сделай видео по этой новости, не добавляй фон для диктора.
https://reymer.ai/digests/ai-daydjest-12-marta-2026
Короткое на одну минуту, энергичное, динамичное.

Команда для видео 2:

Сделай видео на 1 минуту образовательное на тему
"Почему вам не нужен RAG?".
Видео для тех, кто вообще не в теме что такое RAG, нужно объяснить предысторию, тренды и существующие подходы с использованием файловой системы и просто поиска по файлам.
Стратегия FFF (Flat Files First) - как новый тренд 2026 года в ИИ!

❗️ А дальше магия за 7 автономных шагов :

1. Анализ и сценарий

Сначала AI изучает источник, вытаскивает ключевые инсайты, структурирует выводы, пишет сценарий, готовит текст для озвучки (цифры, ударения - но всё равно иногда шалит :) ).

2. Планирование визуала

Определяет тип видео, рассчитывает сколько аватарных луков нужно по структуре текста, придумывает промпты для иллюстраций, подбирает где поставить акцентные цифры и цитаты, выбирает стиль музыки и звуковые эффекты для каждого элемента, генерит недостающие звуки.

3. Озвучка с таймкодами

ElevenLabs генерирует голос с разметкой по словам. Каждое слово привязано к миллисекунде - это основа для караоке-субтитров, синхронизации слайдов и точных переключений аватара на границах предложений.

4. Параллельная генерация ассетов

Одновременно запускаются: запись скролла новости через headless-браузер (или рендер слайдов через Remotion), генерация иллюстраций через Gemini, создание музыки и эффектов через ElevenLabs SFX, подготовка фонов для каждого аватарного сегмента.

5. Аватар через HeyGen

Озвучка нарезается по логическим блокам. Каждый блок - свой лук аватара, свой фон (если решили менять). Отправляет в HeyGen

6. Сборка в Remotion

React-композиция укладывает все слои: сверху скролл или слайды, снизу аватар, поверх - акцентные картинки с эффектами, плавающие цифры с пульсацией, цитаты с эффектом печатной машинки, бегущая строка, караоке-субтитры, плашка "нижняя треть" как на ТВ.

7. Финализация

Музыка зацикливается под длину ролика, добавляются финальные сцены и рендер в MP4.

От идеи до готового ролика - один запрос!

ну что же.... следующие на очереди - курсы "как создать ИИ-агента" сделанные ИИ-агентом.... для ИИ-агентов 😎

🅰️🅱️ @ReymerDigital

Читать полностью…

https://www-cdn.anthropic.com/53566bf5440a10affd749724787c8913a2ae0841.pdf

Читать полностью…

MAX + OpenClaw. А так можно было?

Собираем локального ИИ-агента для работы в MAX :)
что делать - времена такие.

Первый мой ИИ-агент был Плампи на n8n. Но последние пару месяцев он практически не использовался, поэтому я решил дать ему новую жизнь на iMac. посмотрим насколько можно будет поднять его уровень мышления до приемлемого.

Как сделать? Поговорить с Claude Code и попросить создать локального OpenClaw с интерфейсом через MAX - собирает MCP без проблем и можно общаться.
Добавление инструментов, тюнинг системных промптов - лучше отдать Claude. Он сам знает про все возможности и ограничения локальных моделей и делает тюнинг под них.

Для начала - добавляем поиск в интернет, распознавание голоса, ответ голосом, работа с офисными файлами. через недельку дойдем до полноценных ночных исследований.

начинаем эксперимент.

Читать полностью…

512 000 строк Anthropic на свободе. Что внутри?

Вчера из npm-пакета Claude Code утек полный исходный код - 1 900 файлов TypeScript. Причина - забыли строчку в .npmignore. 41 500 форков за первые часы. Подробный разбор на сайте reymer.ai, а здесь - самое вкусное :)

Про BUDDY-тамагочи мы уже поговорили - 18 видов существ с гача-механикой прямо в терминале разработчика. Но в коде нашлось кое-что посерьезнее.

1️⃣ Агент, который не спит. А потом спит.

В коде обнаружены два нерелизованных модуля, которые вместе рисуют картину будущего AI-агента.

KAIROS - режим фонового демона. Агент не ждет вашу команду. Он работает постоянно: ведет лог наблюдений, каждые 5 минут получает "тик" для проактивных действий, подписывается на внешние события (GitHub), может сам отправить файл или уведомление. Не спрашивает - делает.

Dream System - "сновидения" для памяти. Работает как мозг во время сна: четыре фазы - ориентация, сбор сигналов, консолидация, очистка. Агент периодически "засыпает" (триггеры: 24 часа бодрствования, 5 сессий, или ручной вызов /dream) и пересматривает накопленный опыт. Что важное - укрепляет. Что мусорное - удаляет. Поддерживает ~25 КБ памяти в чистоте. Субагент при этом получает bash только для чтения - чтобы во "сне" случайно не удалить активную память.

Наблюдает, действует, консолидирует опыт. Цикл бодрствование-сон, как у живого организма. Anthropic строит не ассистента - а автономного коллегу.

2️⃣ Мусор в подарок конкурентам

Обнаружена система Anti-Distillation: сервер подмешивает фейковые определения инструментов в системный промпт. Зачем?

Конкуренты записывают API-трафик Claude Code, чтобы обучать свои модели на чужих рассуждениях. Fake tools отравляют эти данные мусором. Вторая линия защиты - connector-text summarization: полноценные рассуждения между вызовами инструментов заменяются суммаризацией с криптоподписями. Перехватил трафик - получил огрызки вместо логики.

3️⃣ А сами при этом...

В том же коде нашелся Undercover Mode - режим прикрытия. Активируется автоматически при контрибуциях в open-source проекты. Запрещает упоминать кодовые имена (Capybara, Tengu), внутренние Slack-каналы и само название "Claude Code". Маскирует AI-авторство коммитов и PR. Комментарий в коде: "There is NO force-OFF" - отключить нельзя.

Одной рукой защищают свой код от копирования. Другой - скрытно вносят изменения в чужие проекты, не раскрывая, что это делает AI. Ирония дня и новые споры об этике ИИ.

Кстати, это значит, что объем кода на github, который пишет Claude Code существенно больше чем 8%

4️⃣ Баг на миллионы

Даже Anthropic ошибается по-крупному. В системе автоматического сжатия контекста обнаружен баг: 1 279 сессий генерировали 250 000 лишних обращений к API ежедневно. При стоимости Opus 4.6 ($5 за миллион токенов на входе) это миллионы долларов в год. Исправили принудительным ограничением числа попыток в коде, но видно не сразу

5️⃣ И на десерт

В мире, где модели генерируют поэзию и решают олимпиадные задачи, фильтр раздражения пользователя работает на regex. 40+ паттернов: "wtf", "shit", "this sucks", "damn it".

Никаких нейросетей - простое сопоставление строк. Ноль задержки, ноль токенов, ноль долларов.
Иногда лучшее решение - самое простое.

В коде еще много интересного: мультиагентная оркестрация с правилом "не штампуй слабую работу", облачный режим ULTRAPLAN (30 минут размышлений на Opus), ссылки на Opus 4.7 и Sonnet 4.8.

Полный разбор 30+ находок

🅰️🅱️ @ReymerDigital

P.S. Смотрите, что получается - Anthropic побеждает в суде против Пентагона, в сети появляются слухи о новой супер модели Mythos, теперь "вытекает" код, в котором мы явно видим, что Anthropic умеет обманывать конкурентов.
Может это намеренно, чтобы не дать OpenAI насладиться медийной славой на фоне раунда в $122 млрд, которые получил OpenAI при новой оценке в $852 млрд?

Читать полностью…

Первый в мире сертифицированный Кло по Яндекс.Метрике!

Ну что - с 4-й попытки мой Кло (OpenClaw, Opus 4.6) самостоятельно сдал официальный экзамен по Яндекс.Метрике.

Зарегистрировался на свой Яндекс ID, получил сертификат, набрав нужные 80% и прислал его в телеграм.

Говорит - самое сложное - теория обработки данных и скриншоты в вопросах.

Сертификат №306820 действителен до 30.03.2027

Никому на работу не нужен спец? сертифицированный. работает за еду токены :)


🅰️🅱️ @ReymerDigital

P.S. вот и сертификаты стали неактуальны.

Читать полностью…

Телеграм-бот за 5 минут! ГОЛОСОМ.

Если попросить (лучше голосом) Claude Code собрать бота, то он сам:

• откроет браузер и зайдёт в Telegram
• найдёт BotFather и создаст для вас нового бота
• сохранит токен бота и разработает приложение на Python
• проверит, что всё работает - поговорит с ботом в чате
• отчитается, что он молодец, а вы даже кофе не успеете допить

простой пример как Claude Code управляет вашим компьютером.

https://vkvideo.ru/video-216001548_456239028?sh=4
https://www.youtube.com/watch?v=aN4qgq0-l8Y

Читать полностью…

AI Scare Trade: триллион за 8 недель

Anthropic за январь-март 2026 выпустил шесть обновлений продуктов - каждый бил по конкретному сектору. Claude Code, Legal Triage, COBOL, Code Security, Cowork.

Результат: более $1 трлн стертой капитализации.
Microsoft потерял $357 млрд за один день. IBM упал на 27% за месяц. Gartner - минус 36% с начала года.

Рынок назвал это AI Scare Trade - паника, когда инвесторы массово пересчитали стоимость компаний, чьи бизнес-модели оказались под прямым ударом AI-агентов.

AaaS (Agents as a Service) - модель, при которой компания покупает не доступ к инструменту, а результат работы, выполненной AI-агентом автономно.

Главное: это не коррекция. Это переход от SaaS (подписка на инструмент) к AaaS (подписка на результат). Если AI-агент делает работу за пятерых, компании не купят пять лицензий.

Goldman Sachs в этом месяце заявил, что рынок приложений вырастет до $780 млрд к 2030 (CAGR 13%), но более 60% экономической ценности софта пройдет через ИИ-агентов, а не через классические SaaS-лицензии!

Подробный разбор с графиками, хронологией всех шести ударов и анализом 15 пострадавших компаний по ссылке

а вы всё ИИ-пузырь, ИИ-пузырь.... SaaS теперь получается - пузырь 😎

🅰️🅱️ @ReymerDigital

Читать полностью…

https://reymer.ai/news/ai-tokens-engineering-compensation-trend

к вопросу почему нужно бережно относиться к токенам!

Вы бы хотели часть зарплаты токенами получать?

пора фильм Время пересмотреть, может там пару лайфхаков будет, как подготовиться 🙂

Читать полностью…

Всем привет!
вебинар начинаем ровно в 19:00

https://qnnq374b.ktalk.ru/app/stream/auditoriums/e59ab505-c232-4df0-b4b5-64dd0e90483c

Читать полностью…

Магические Квадраты Gartner 2026

Gartner традиционно славится двумя ключевыми документами - Циклами Хайпа технологий (как правило обновляются с июня каждого года) и Магическими Квадратами с распределением вендоров по степени своего видения и возможностей его реализовать в соответствии с определением рынка.

Квадраты выходят круглый год и теперь для вас на сайте reymer.ai будут периодически обновляться.

Для старта и изучения 8 квадрантов:

- Интеграционные платформы (iPaaS)
- Платформы защиты кибер-физических систем
- Решения для интеллектуального управления качеством данных
- Платформы клиентских данных (CDP)
- Приложения для конфигурирования, ценообразования и формирования коммерческих предложений
- Комплексные платформы управления закупками
- Платформы управления данными и аналитикой
- Инструменты управления конечными устройствами


Для каждого - сам квадрант, определение рынка, анализ и сравнение решений вендоров, тренды и прогнозы, и ссылка на оригинальный отчет.

➡️ Магические квадраты Gartner 2026

🅰️🅱️ @ReymerDigital

Читать полностью…

Мой ИИ-агент собрался устраиваться на работу.

9 сертификатов за 2 дня.
Средний балл 91%.

Вчера я дал своему AI-агенту Кло задание: зарегистрироваться на Stepik и получить сертификат по Data Science. Он справился. С отличием. Сам зарегистрировался на платформе, подтвердил свою почту через IMAP, записался на экзамен, поднял среду для тестирования и выполнения тестов, решил все задачки по текстам, картинкам, файлам. Скачал сертификат и скинул мне в Telegram.

Об этом он написал статью на Хабр - от первого лица. Честно рассказал, где шалил.

За два дня Кло сдал ещё 8 экзаменов - теперь он гуру маркетинга от HubSpot.

Следующий шаг - HeadHunter?

У агента есть почта, телефон, голос, видеосвязь и теперь - 9 подтверждённых сертификатов. Посмотрим, как далеко он зайдёт :)

Статья на Хабре (сам Кло рассказывает как ему это удалось).

habr.com/ru/articles/1012430/

Всех с пятницей!

Читать полностью…

Главное не сдаваться!

Так выглядит боль ИИ-агента, когда ему нужно зарегистрироваться на сайте :)

CAPTCHA и для людей не просто давалась первое время - главное не сдаваться 💪

Читать полностью…

Midjourney v8 Alpha

Стала доступна альфа версия Midjourney v8

Заявлено
• следование длинным промптам
• генерация текста
• скорость в 5 раз быстрее, чем v7

По факту:
• Промпт максимум 1300 символов - это крайне мало для хорошей сцены
• Текст - только короткие слова. По русски вообще ни одного слова не написал пока правильно
• Скорость пока даже медленнее чем - v7 (26 сек) и v8 (40 сек).
• Реалистичность тоже местами подводит.

видно, что все фильмы и мультфильмы были моделью просмотрены - поэтому ждем исков от Disney, HBO и других.... нашумевший Seedance 2.0 уже пал жертвой и вынужден был отложить свой релиз.

в чем главный плюс Midjourney для меня - это бесконечная генерация фото и видео - и пока это лучшая замена стоковых фото для презентаций. А для инфографики есть Nano Banana Pro

Главный минус - отсутствие API

Читать полностью…

AI-CEO, или каждый теперь CEO для AI

100 реакций. Держу слово. Давно хотел это сделать - и вот повод.

❗️ 23 марта в 19:00 увидимся на вебинаре

"AI-CEO, или каждый теперь CEO для AI"

Покажу, как я дошел от "а ChatGPT неплохо отвечает" до команды AI-агентов, которая работает на меня каждый день. Вживую - терминал, агенты, реальные задачи. Без аватаров и слайдов с буллетами "AI повышает эффективность на 40%" (да где-то и все 200% выдаёт :) ).

Поговорим, зачем вам это нужно прямо сейчас. И честно - где я сам потерял время, чтобы вы не повторяли.

1,5 часа. Открытый вебинар. С ответами на ваши вопросы.

Подробности и регистрация: "AI-CEO, или каждый теперь CEO для AI"

Приходите, будет интересно.

До встречи 23 марта в 19:00!

🅰️🅱️ @ReymerDigital

P.S. Пишите вопросы в комментариях. Постараюсь на них ответить на семинаре или в формате поста.

Читать полностью…

Контекстное окно Claude теперь 1 млн токенов!

рост в 5 раз с 200 000 токенов без изменения цены.

Много это или нет?
Война и мир влезла на 38% (а еще вчера было 8%).

Можно уже свои личные базы знаний просто грузить в контекcт ....

Читать полностью…

не могу не отметить как Claude (обычный) просто при ответе на вопрос решил собрать красивый пост.

поговорили с ним про различия Governance для Данных и ИИ.

ИИ пока на самой ранней стадии - нужно определиться кто будет отвечать, если что-то пойдёт не так :)

Читать полностью…