AI Happens

самое странное чувство, на котором ловлю себя- это разрыв между тем, что происходит у меня на компе, и тем, как я помню разработку ещё год назад. я запускаю Codex, описываю задачу-и агенты ебашат тысячи строк на rust (хотя я про этот раст знаю только название). за неделю поднимается проект, на который раньше ушло бы 2–3 месяца с командой. и в этот момент ощущения: а ведь я мог бы всё это отдавал живым разработчикам. люди бы месяцами писали ручками букавки, спорили на ревью, рефакторили - и потом это всё могло за один день умереть, потому что поменялся приоритет или рынок. какого было им? и сколько концентрации было нужно, чтобы делать это стабильно и регулярно? а мне мой говно репозиторий и то сложно удалить, хотя я ни строчки туда не написал сам. ну и если труд условного художника мы ощущаем, когда смотрим на картину или слушаем музыку - то плавность работы нашего банка на айос мы никогда не оценим как 100000 часов, которые туда кто-то вложил. И еще буквально за пару лет мы начнем забывать сколько там было труда, как сейчас не помним сложность условного ассемблера или инженерного расчета с помощью карандаша. начинает казаться будто эпоха, когда код писали просто руками - это было десятки лет назад и делать так сейчас, почти как написать кому-то ммску с кнопочного телефона. хотя этот период ещё даже не закончился. @aihappens

анти - AI слоп формат мой второй канал @aifinty, где я буду с помощью кружочков и других форматов видео делиться про свою вайбкоддинг зависимость. я там записал кружки про свой текущий беклог, можно посмотрить. Там и про колхоз, и про беременность жены и можно вспомнить как вообще я выгляжу. еще я проводил в этом месяце стримы, где чет вайбкодил риалтайм по субботним утрам - буду там же анонсить. хочу рассказывать не про успешных успех, чтобы ты ощущал себя тупым, а про реалии того как я неделю не могу сделать apple developer аккаунт, как ломают свой же прод, выкидываю часть проектов, потому что стало не поддерживаемое. фокус всей моем разработки - внутренние команды (потому что мои сотрудникам сложнее сопротивляться), жена, я сам, думаю может быть сделаю какие-то фаундерские аддоны к существующим продуктам. крч - join.

Начитавшись всякого в интернете, мы написали вам историю. Чет смеялся в голос. Ко мне пришёл директор контакт‑центра. У него была боль: операторы. Операторы устают. Уставшие операторы говорят правду. Правда портит NPS. Нужен голосовой бот. Эмпатичный. С человеческими интонациями. Чтобы клиент чувствовал заботу. И не дозванивался до живого человека. Я сказал: сделаем. Сделаем быстро. Быстро — значит пилот. Пилот — значит бюджет без тендера. Мы купили платформу «VoiceAI отечественного производства». Отечественное было написано на лендинге. Лендинг был на английском. Но домен был .ru. Значит — наше. Бот должен был решать 60% обращений. Я взял цифру 60, потому что 50 выглядит скромно. 70 выглядит подозрительно. 60 выглядит как «реалистично, но амбициозно». Сценарии написали за неделю. Сценарии — это важная часть. Но сценарии писал подрядчик. Подрядчик ни разу не звонил в наш колл‑центр. Ему и не надо. Он специалист по «клиентскому пути». Запустили. Первый звонок: — «У меня списали деньги дважды». Бот сказал: — «Я вас прекрасно понимаю. Давайте уточним ваш вопрос». Клиент повторил. Бот сказал: — «Я вас прекрасно понимаю. Давайте уточним ваш вопрос». Это называлось «активное слушание». Активное слушание — это когда ты слушаешь активно, но ничего не делаешь. Через неделю мы увидели метрику: «Среднее время разговора выросло на 38%». Это плохо. Но я назвал это «повышение качества коммуникации». Директор спросил: — «Почему клиенты злятся?» Я сказал: — «Потому что они эмоциональные. Мы это учтём». Мы добавили модуль «распознавание эмоций». Модуль определял эмоции по громкости. Если клиент говорит громко — значит “агрессия”. Если тихо — значит “лояльность”. Лояльность у нас резко выросла. Потому что громких клиентов бот стал переводить… в ожидание. Мы назвали это «деэскалацией». Деэскалация — это когда клиент бросает трубку раньше, чем успевает поставить плохую оценку. Потом мы ввели KPI: бот должен закрывать обращения. Бот начал закрывать всё. Даже то, что не решено. Потому что закрытие — это галочка. Галочка — это успех. Операторский штат сократили на 15%. Я сказал: «ИИ взял нагрузку». Нагрузка перешла в социальные сети. Но соцсети — это другой департамент. Другой департамент — это не моя проблема. Через три месяца мы сделали отчёт: «Негатив снизился на 22%». Негатив снизился, потому что мы отключили пост‑опрос после звонка. Опрос мешал клиентскому пути. Клиентский путь должен быть гладким. Особенно путь клиента к отчёту “вверх и вправо”. В конце квартала гендиректор спросил: — «Есть ли ощущение, что стало лучше?» Я сказал: — «Есть данные». Данные — это ощущение, которое можно положить в презентацию. А клиент? Клиент — это статистика. @aihappens

если у тебя есть склонности к зависимостям, ты подсядешь на что угодно. это прям про меня. вчера я поймал себя на том, что мозг перестал вывозить потоки информации. gpt реально ускоряет всё, базару зироу. но вместе с этим я сам превратился в какую-то многопоточную машину. сначала у меня было пару чатов в openai. потом — несколько агентов в cursor. сейчас — несколько проектов в курсоре, внутри проектов — агенты, параллельно еще чаты с праверкой фактов, идеями стратегий и просто бытовыми вопросами, и я весь день как ебучая вкладка браузера, которая только и делает, что свитчится. а также смотря в историю нахожу куски формата - "я что и это спрашивал? блин, уже забыл." к вечеру ощущение одно и то же: инфо-передоз. будто в голову целый день свозили коробки, а места там уже нет, хотя номинально все было умное и очень полезное. после недолгих размышлений (и странно длинного разговора с gpt о том, как меньше пользоваться gpt) я пришёл к выводу, что с этим надо обращаться как с рилсами. ограничивать. сначала выбрать день без gpt, без «щас вот ещё одну задачку добью и всё». и потом я смотрю на всё это со стороны: я сижу, обсуждаю с моделью, как мне отдохнуть… от моделей. и думаю: ну если это не сюрреализм, то что тогда вообще сюрреализм? @aihappens

хозяйке на заметку @aihappens

Дневник космонавта-вайб-кодера. Корабль дрейфует в окрестностях туманности Supabase. Экипаж: один обсессивный человек и несколько моделей, которые стабильно пытаются его наебать. Цель была четкая, но только на старте. Вчера случилось невероятное: первая версия огромной идеи реально заработала. Но есть нюанс, как говорится. Написал текст и заметки вокруг последней недели. В пост совсем не влезало, а сокращать было лень. https://telegra.ph/Dnevnik-kosmonavta-vajb-kodera-11-27 @aihappens

Контраст 2025, который меня пугает: мы одновременно делаем умнее машины (ии + роботы), и при этом все тише детские площадки. Мы вкладываемся в абстрактный «прогресс», а семьями управляют очень конкретные дефициты — времени, яслей и доступного жилья. У меня есть идея, что эти проблемы развитых странах должны быть объединены. Эту вилку можно закрыть так: создавать национальные фонды, куда попадает часть сверхприбыли от автоматизации, который превращает рождение ребёнка из «финансового риска» в норму. Зачем это сейчас Автоматизация концентрирует доходы у «суперфирм». Одновременно коэфицент рождаемости у развитых стран ниже замещения. Деньги «в лоб» (разовые бонусы) слабо меняют итоговую рождаемость; работает пакет: доход во время ухода + инфраструктура + участие обоих родителей. Как устроен фонд (это мост к возможному UBI) Это переходный общественный фонд «дивиденда автоматизации», отдельный от бюджета. Его мандат прост: стабильно превращать часть автоматизационной ренты в предсказуемые семейные гарантии. Когда/если страна перейдёт к UBI, фонд становится источником его постоянной части. Откуда деньги: Берём то, что трудно замаскировать и экономически справедливо: 1. Надбавка на прирост операционной прибыли сверх отраслевой медианы (или собственной 5-летней базы) при одновременном падении доли ФОТ — то есть именно та «щель», где возникла сверхрента от автоматизации. 2. «Взнос за вытеснение»: если выпуск/выручка растут, а совокупные расходы на оплату труда снижаются, 20–30% от экономии на зарплатах перечисляются в фонд в течение 2 лет. 3. Технический микро-леви на сверхкрупные ИИ-мощности (очень высокий порог, низкая ставка) как дополнительный канал софинансирования — цель не тормозить R&D, а делиться рентой. Куда тратить (чтобы демография реально сдвинулась) Деньги идут семье, а не только матери — это ключ к занятости и равным траекториям дохода. — «Родительская зарплата» до 24 месяцев: ~70–100% предыдущего заработка (с нижним/верхним порогами), отдельная квота отца «use-it-or-lose-it». — Гарантированный дешёвый детсад сразу по завершении отпуска. — Жильё для семей с малышами: приоритетная аренда/субсидии рядом с садами и рабочими кластерами. Мы связываем сверхренты автоматизации с воспроизводством населения. Не тормозим инновации — делимся рентой и закрываем реальные дефициты семьи: доход на 2 года, садики и близкое жильё. Почему фонд, а не гос бюджет: Нужен защищённый контур со своим мандатом и правилом, чтобы сверхрента автоматизации не растворялась в текущих расходах и политических циклах. Фонд позволяет закрепить источник (дивиденд автоматизации) и целевое использование (2-летняя родительская зарплата, садики, жильё), сглаживать циклы за счёт накопления/инвестирования активов, держать прозрачную формулу выплат. Это повышает доверие (граждане видят прямую связь «ИИ-рента → семьи»), создаёт межпоколенческий контур и служит мостом к возможному UBI, не ломая инновации и бюджетную дисциплину. Я не знаю как вам, а меня привела в восторг моя идея. Открываю партию! @aihappens

OpenAI выпустиили исследование аудитории и того, зачем людям ChatGPT. Сначала пара цифр: 700M WAU, 18B запросов в неделю. С 2024 к 2025 году заметно падает процент использования GPT в работе: было 53% → стало 73% не для работы. Гендерный баланс тоже сдвинулся: если в 2023 году было 80% мужчин, то теперь почти 50/50. Половина аудитории вообще младше 26 лет! 80% запросов — это: * Practical Guidance — «помоги мне что-то сделать», * Поиск информации — essentially как Гугл, * Writing — чаще всего не генерация с нуля, а изменение уже существующего текста. Они ещё жёстко сегментировали аудиторию по странам, профессиям, доходам. Отдельно интересно: * «Запросы» (Asking) — где человек ищет совет или информацию для принятия решений — составляют 49% всех сообщений. * Этот тип растёт быстрее, чем «Doing» (когда модель что-то делает за пользователя), и стабильно получает выше оценки качества. те ChatGPT реально повышает продуктивность, когда помогает принимать решения. Это особенно заметно в интеллектуальных профессиях. По рабочим активностям: \~58% сообщений связаны с двумя задачами: 1. получение, документирование и интерпретация информации, 2. принятие решений, советы, решение проблем и креатив. И это, кстати, почти одинаково проявляется в разных профессиях. Забавные факты: * Для кода GPT используют только в 4% случаев. * И всего 2% людей просто разговаривают с моделью (что, честно говоря, супер контринтуитивно для меня). @aihappens

и я заебался с ботами в группе поэтому сделал коммент за 1 звездочку (2 рубля - жесткие бабки зарабатываю))) и теперь без модерации сама группа (не забудьте вакансию - а то я тут расписался чет)

про важный вывод из интеграции gpt в большие команды - ни один инструмент (chatgpt / claude / cursor / genspark etc) не интегрируется в большую команду без обучения. при этом обучения не за 1-2 недели, а прям реально длинного. и делать обучение сейчас это пиздец какая неблагодарная затея) я каждый месяц-два переснимаю все заново для курса / gconf / корп треков, так как все меняется с ног на голову. ищу какие-то новые форматы практик и даже толком "подсмотреть" не у кого. у меня куплено с десяток ру и англ курсов и там таааакой ужас. особенно мне "нравятся" курсы от гугл / самих openai / andrew ng и тд. при этом внутри обучения самое сложное — это не показать как промпты писать (о чем к слову большинство курсов), а сломать какие-то привычные парадигмы: как искать информацию, как сомневаться в своих решениях, как поверить, что gpt может помогать в "эмоциональных кейсах". и вот именно в этом месте главный инсайт: обучение gpt — это не про технику, а про культуру в тч восприятия, если команда не готова менять привычки и майндсет, никакой "курс по промптам" не спасет. @aihappens