«Миллион PhD в коммерческом отделе»
О том как трудовой капитал заменяется технологическим.
e/acc
e/acc
@cryptoEssay
85 683 подписчика
44 поста
Посты
Кто-то собрал целую команду стартапа из Клод-агентов. Скачать бесплатно и без регистрации тут.
Почитал тут US AI Action Plan, нечто вроде нац стратегии в области ИИ от Штатов. Если совсем кратко, то там 3 пункта:
1. Полный e/acc в ИИ: убрать регуляцию, жестко карать те штаты которые вводят регуляцию, поддерживать и максимально пушить open-source AI, добиться абсолютной доминации в чипах и дата-центрах.
Отдельно радует фокус на повсеместном и довольно бескомпромиссном внедрении ИИ в госаппарате и министерстве обороны.
2. Инфраструктура: фокус на строительстве энергетической инфры и дата-центров, до 50 гигаватт за следующие 2,5 года. Производство роботов и роботов для производства роботов как один из приоритетов.
3. Безопасность: немного размыто, но довольно точно определены главные национальные риски и потенциальные методы борьбы с ними — unaligned AI, био-оружие, пропаганда.
Отдельно отмечу, что план упоминает, что compute становится комодити. Это создаст один из крупнейших рынков со своей спотовой, фьючерсной и прочей инфрой — что, скорее всего, будет ончейн.
Мой опыт разработки и рисерча с ИИ за последний месяц изменился довольно сильно. Я почти не использую курсор агентов, только автокомплит. Большую часть задач решает claude code, обычно параллельно работает 2 или больше агентов.
Вот типичный флоу для работы над проектами:
- Gemini 2.5 Deep Research для исследования бекграунда проблемы, анализа 100+ страниц и статей на заданную тему, написания отчета
- Grok-4 для глубокого осмысления поля проблемы, подготовки PRD или документа с требованиями и описанием ожидаемого результата
- Taskmaster (на скриншоте) для проектного планирования и разделения большого проекта на 20-50 задач
- Создание CLAUDE.md и /docs — на мой взгляд, важнейший этап: в первом файле лежит общая философия проекта и принципов работы над ним (для кода абсолютно все правила и ньюансы; для рисерча все ограничения и приципы); во второй папке подробная AI-generated инструкция для каждого большого шага работы
- если задача хорошо параллелится, то использую что-то типа claude-flow для запуска swarm'a или hivemind'a из десятков одновременно работающих агентов
- после каждого значительного шага — коммит на гитхаб, как сейв в компьютерной игре
- у клода обычно кончаются токены (мне плана за $100/мес уже не хватает, но к claude code можно подключить например хайпующую нынче Kimi через Groq
организации (и, добавлю, люди) начинают делиться на обычных и AI-native. вторые куда более конкурентны, потому что выстроили автоматизации и оптимизации через кибернетические "отростки" себя, то есть создали для себя leverage через ИИ-инструменты. я для себя такую штуку назвал cybOS, но вижу тут уже у каждого есть какой-то свой пример. мы инвестировали в две компании, которые сейчас из этого строят нормальные продукты, но на мой взгляд тут очень много возможностей еще.
во-первых, есть два отдельных класса продуктов: персональные и организационные.
первые — это личный chief of staff, который знает про тебя все, твой ии-друг, коуч, психолог и ассистент. он должен быть максимально близко к телу (в часах, очках, телефоне) иметь полный контекст про твою жизнь (желательно, хранить зашифрованным твоим ключем а исполнять в TEE).
вторые — таск-трекер или ноушен "на стероидах" с коннекторами во все корпоративные системы от почты до crm, финансов, лигала, маркетинга; он должен иметь набор правил по тому как отрабатывать те или иные сценарии и общий контекст для компании (например, markdown в git, но для компаний побольше важно управление доступом, роли).
но дальше интереснее, потому что глубина вертикальных приложений, как видно на примере с курсором, огромная. сегодня агентами и приложениям нужна специализация. значит, для очень конкретных задач (e.g. "оформить новый паспорт в UK" для персонального агента или "запустить новую инфлюенсер кампанию с видео на азиатский регион") будут очень конкретные решения. задача обоих агентов — собрать с клиента необходимые данные, понять его "intent" — намерение, что именно ему нужно в результате — и, наконец, найти, скоординировать специализированных агентов в нужной области. это может быть публичный API, MCP или какой-то приватный маркетплейс как приложения внутри Miro или плагины Notion.
прикрепляю примерную картинку как мы про это думаем:
- один AI-native UI для работы
- даталейк с агрегированными данными
- механизм для дискавери, координации, раутинга и платежей
- сеть специализированных приложений, моделей, агентов
ИИ бурно растёт, но главное — не мощность, а умение применять его к реальным задачам.
Главная проблема сейчас — превращать свои идеи в работающий контент и продукты.
На примете есть канал Сергея Булаева о том, как перестать терять ценные мысли и создавать из них настоящие AI-сервисы.
Он никогда не был программистом, но за пару месяцев создал прототип Флэшбэки и уже превратил его в AI-стартап, оцениваемый в миллионы долларов (не кликбейт).
Сергей — основатель Купи Батон, стоял у истоков Lifehacker, жил на острове Самуи, а сейчас переехал во Флориду, чтобы развивать свой AI-стартап и открыто делиться рабочими подходами.
На канале много практического опыта, где Сергей показывает, как за пару часов сделать сервис или бота, который действительно работает.
• Вот, например сделал приложение, чтобы помочь сыну с уроками (два дня), сервис Огненные истории (три часа) или Yakker — транскрайбер текстов песен и речи (меньше часа).
• Размышления о том, как скоро наступит новая эпоха ИИ и что делать, когда люди окажутся не нужны.
• Ещё много интересных видео с переводами, гайдов, экспериментов с LLM моделями, зеро кодингом и постоянными AI-агентами.
Всё это на практике без скучных теорий, подписывайтесь!
#реклама
То, что делает этот стартап, на мой взгляд, недооцененный и супер популярный в будущем подход. Их продукт — это довольно общий ИИ агент для бизнес-задач, типа заполнения форм, кодинга, тестирования и мелких задач.
Но главное тут, что подключение такого продукта — это не стандартный процесс интеграции через API или нажимания кнопочек в SaaS интерфейсе, а обучение. Это естественный, skeuomorphic, подход. Мы привыкли так поступать с новыми сотрудниками: показываешь ему экран, рассказываешь что и как работает, проверяешь и дальше он сам.
Примерно так же мы будем работать с агентами: голосовой рассказ в свободной форме как и что работает, агент задает вопросы а ты отвечаешь, показ экрана к записи которого агент может вернуться если что-то не получается.
Что еще я бы добавил сверху: агенты всегда читают слак и почту и адаптируют все изменения в бизнесе или продукте, предлагаю оптимизацию процессов, взаимодействуют между собой. Например, агент-аналитик маркетинга дает инструкции агенту который генерирует видео-креативы для рекламы в инстаграме (два реальный стартапа, с которыми общался на прошлой неделе).
Короче, если вы строите юникорн, который призван убить SaaS и заменить на агента в конкретной вертикали — это крутейший хак для вас. И, пусть пока не 100% reliably, но вполне реализуемо сегодняшними технологиями.
Сегодня Рома Бузько и команда запускаются на Product Hunt с проектом Skala и попросили прорекламировать их в этом канале.
Skala — это универсальная юридическая платформа для стартапов, а теперь ещё и со встроенным ИИ помощником, который подскажет шаблон или юрисдикцию для стартапа.
Кроме ИИ, на Skala есть:
• регистрация юрлиц в самых популярных юрисдикциях (далеко не только Делавэр);
• отчетность и дедлайны по компаниям;
• документы для фандрейзинга (включая токены);
• регистрация товарных знаков в США;
• шаблоны юридических документов и электронная подпись.
В роудмэпе на будущее: управление каптейблом, ESOP, регистрация SPV и фондов, маркетплейс юридических услуг.
Так может выглядеть будущее юридических услуг: автоматизированные workflows + ИИ + lawyers in the loop.
Поддерживайте ребят по ссылке: https://www.producthunt.com/products/skala/launches/skala-2
