Бегин

🍭 Полезности по нейросетям за 18-25 июня 2026 г., выпуск 20 Собрал в одну подборку лучшие материалы за неделю. Это вам, чтобы не отставать от индустрии🤣. 1. Нейросети ▪️“ХуйХуй”* - экспериментальная открытая нейросеть без цензуры, можно запускать локально. Безопасность и точность ответов не гарантированы (10 тыс пересылок) ▪️GLM-5.2* - вирусная китайская открытая модель для кодинга, говорят дешевле Claude Opus 4.8 и почти не уступает ему в задачах по разработке (37 тыс просмотров) ▪️OpenPencil* - локальный редактор .fig-файлов, нужен, чтобы ИИ-агенты могли открывать и править дизайн-макеты Figma напрямую (1.8 тыс пересылок) ▪️VideoSOS* - ИИ-видеоредактор в браузере: генерит видео, есть озвучка, апскейл и монтаж на таймлайне (970+ пересылок) ▪️Lift* - для извлечения инфы из PDF и картинок, выдает структурированный JSON (540+ пересылок) ▪️Heretic* - снимает цензурные тормоза у локальной модели (940+ пересылок) ▪️Loops* - библиотека готовых сценариев для ИИ-агентов, задаете цель, а Claude Code, Codex или Cursor сами идут по шагам, проверяют себя и доводят задачу до результата (507 пересылок) ▪️SnapOtter* - более 50 ИИ-инструментов для правки изображений: удалить фон, сжать, конвертировать, апскейлить, реставрировать и т. п. (4.2 тыс пересылок) ▪️Artificial Analysis* - сравнивает ИИ-модели по качеству, цене и скорости. * Есть бесплатный тариф или полностью бесплатно. 2. Гайды ▪️Как использовать Claude Cowork, Design и Code для бизнеса и креативных отраслей (15 тыс просмотров) ▪️Vibecode по дешевке — домашний сервер с Qwen Code за 25к, который не отключит Anthropic (350+ закладок) ▪️Как создать второй мозг на основе ИИ с помощью Claude и Obsidian, англ (7 млн просмотров) ▪️Стэнфордский метод STORM: как за минуты провести исследование по методу Клода, англ (17 тыс закладок) ▪️Local LLM Optimization, англ - гайд по запуску ИИ-моделей на ПК: что выбрать, как настроить, как ускорить и как не упереться в VRAM, RAM и KV-кэш (13 тыс просмотров). #нейронаходки Мои избранные подборки и гайды

Цепляющий заголовок должен попасть читателю в его боль. Так везде учат. Но вы посмотрите на подзаголовок. Такое надо про-чу-в-с-т-во-ва-ть. Короче, нейросети опять отдыхают. Реальный гайд, не мем. UPD: заголовок уже поменяли, но в архиве старый остался.

Звучит чертовски антиутопично Геймер запустил свой сервер, где 1800 ИИ-ботов бегают по World of Warcraft. Они качаются, ходят в подземелья, спамят друг другу в чат и зовут людей-игроков в движ: “го в данж”, “кто на рейд?”, “хил нужен?”. Под капотом Deepseek API и Playerbots. Первый нужен, чтобы боты могли говорить. Второй отвечает за управление. Например, боты идут спасать принцессу. Playerbots ведет их по подземелью и управляет дракой: кто атакует, кто отступает, кто бьет противника, кто держит точку. DeepSeek получает описание происходящего кипиша и генерит в чат сообщения: крики о помощи, боевой угар, радость от победы. Сделано это за тем, чтобы пустой сервер выглядел живым. То есть как было раньше: заходишь на чей-то сервер, территории полупустые, но, главное, боты отвечают примитивно аля “следую за тобой”, “я умер”. А DeepSeek генерит новую реплику под каждую ситуацию: кто рядом и что происходит. Короче, реализм зашкаливает, вовлеченность игрока растет. Теория мертвого интернета все ближе? Я бы не сказал. Playerbots существовала лет так за десять до привычных нам нейросетей, а без нее боты даже двинутся не смогут. Меня больше удивило не это. А то, что автор собрал все в одного. Он раздобыл готовую сборку WoW-сервера, где уже были боты-игроки, и прилепил к ней переходник к DeepSeek API и те заговорили. Сам бы не настроил, помог чат-бот. К тому же китайские токены стоят копейки, не надо прокачивать комп, чтобы запустить локальную модель. Получилось дешево. То есть парень запустил симуляцию, сидя у себя дома, а не где-нибудь в лаборатории Кремниевой долины. При этом он изначально не знал как это сделать, а просто спрашивал чат-бота, а тот подсказывал. И все. Один человек сегодня может дешево создать ощущение толпы там, где толпы нет. В играх то ладно, безобидно. А как насчет устроить свою симуляцию в соцсетях конкурента? Или скажем поднять продажи товаров пустышек в телеграм-канале мошенника? Технологии это очень интересно. Но как бы за ними поспеть. Мои избранные подборки и гайды

Как я переметнулся в ИИ До 2025 я рассказывал о шаринг-контенте, блоггинге. Канал читали две тысячи человек. Была мысль запустить курс, пустить заработанное в закуп рекламы, подрасти на пять тысяч и та дысь можно будет загонять рекламу в блоге дороже. Но я хотел расти органикой. То есть когда ты создаешь контент и люди сами тебя находят. Но как это сделать? В Телеграм. Тут нет доброго алгоритма, что подсовывает твои посты людям в ленте рекомендаций. Единственное что работает: реклама, розыгрыши призов, сарафанное радио. На первые два нужны деньги, на второе - мозги, харизма, удача. Иногда, когда ты делишься умной мыслью или шок-новостью, тебя может процитировать какой-нибудь канал. Тогда капнет немного подписчиков. А может и нет. Внешние площадки? Я два года выкладывал статьи о контент-маркетинге на свой сайт. Потом до меня дошло что это глупая затея. Конкурентов в поиске не счесть. Я разогнал сайт до 45 тысяч посетителей в месяц, публикуя статистику. Это такая стратегия линкбилдинга, вдохновился опытом Брайна Дина. Статьи цитировали крупные медиа: Forbes, Википедия, РБК, Коммерсантъ и др. Но в Telegram люди шли плохо. А там у меня монетизация. Вернее так. Трафик шел нормально. Но цифры не бились с хотелками: от двух до пяти дней уходило на статью, а в месяц на канал приходило человек сто. Хороший рост это когда подписывается в десять раз больше. Статейное продвижение на сайте работало. Но без масштабирования, то есть нужна была команда из 2-3 человек, чтобы тупо создавать больше контента, это было похоже на самоистязание, ведь приходилось пахать одному. Я много чего пробовал. Большей частью эти стратегии провалились. Но мне нравилось. Я учился. Ни в одном универе, ни на одном курсе по блогам, я бы не узнал так много о контенте и читателях. “Почему хороший контент умирает без плохой упаковки?”. “Почему честный контент вирусится с плохой упаковкой?”. Обожаю такие вопросы. Не могу объяснить почему. Это как ребенку собирать-разбирать любимый конструктор LEGO и в сотый раз кайфовать от новой фигурки в руках. И вот. Вижу сумасшествие. Все только и говорят об ИИ. — “ChatGPT взорвет твою продуктивность!” —“Midjourney рисует как Ван Гог, художники вымрут!” —“Нейрослоп убивает мозги подростков в TikTok!” — “... как я устал от сгенерированных статей!” Щелчок пальцев. Вот оно. 2025 запомнился мне адским трудом. В итоге подборки и гайды с нейросетями стали моим главным форматом. Канал вырос почти в десять раз. Как начинал читайте здесь, а тут больше о подборках. Я не фанатею по нейросетям. Это обычная технология, вокруг которой, люди городят небылицы с сектантским упорством. Одни - чтобы заработать, другие - сами не понимают, какой горох несут. Но из-за ИИ-истерии движуха тут хорошая. Поэтому, я и переметнулся сюда: вход в ИИ-блог был проще, чем в другие ниши. Хотя почему был, он и сейчас такой. Мои избранные подборки и гайды

Идея продукта есть, а разработчика нет. Нанимать дорого, учиться программировать долго. Третий вариант появился недавно: вайбкодинг — когда вы описываете словами, что хотите, а AI пишет код за вас. Звучит как магия, но на практике сразу возникают вопросы: – С какого инструмента начать, если вы не из IT? – Что реально работает, а что — красивые демо из твиттера? – Как довести прототип до продукта, которым можно пользоваться? В телеграм-канале «Это вайбкодинг» команда, сделавшая 100+ SaaS за год, рассказывает, как создавать рабочие продукты, прототипы и автоматизации без помощи разработчика. Простым языком — для предпринимателей, маркетологов и менеджеров. Подписывайтесь на «Это вайбкодинг» — разбирайтесь в AI-разработке без единой строки кода. Реклама. ИП Табунов Михаил Валерьевич ИНН 773379585100. erid: 2VtzquWkJeM

Попался на глаза сайт, мне понравился - artificialanalysis.ai. Пригодится разработчикам и бизнесу, которым нужен ИИ. Сравнивает стоимость и КПД топовых ИИ-моделей. То есть помогает быстро понять, какие модельки подойдут для сложных задач, а какие экономят. Например, сейчас лидируют Claude Opus 4.8 и GPT-5.5. Почти одинаковое качество, но Opus дороже в два раза и медленнее. Среднее качество, но дешевую цену выдают: DeepSeek V4 Pro, Kimi K2 и MiMo-V2.5-Pro. Они чуть слабее топовых, но в разы дешевле. Мои избранные подборки и гайды

Теперь я говнокодер, но мне это нравится Проклюнулись свободные деньки, решил я повайбкодить. До этого пробовал, но было похоже на баловство. Знаю HTML, могу развернуть базу данных MySQL, могу объяснить чем отличается виртуальный хостинг от выделенного сервера (и даже как настроить), но вот в кодинге я честно дуб дубом. И вот. Запустил я Codex. Подумал, а чего мне надо? Люблю анализировать. Например, искать хотелки аудитории по истории постов телеграм-канала или рыться в заголовках на VC и Хабре, чтобы понять какие из них и почему залетели в топ. Но есть проблема. Приходится собирать данные вручную. Каждый раз надо загружать их в нейросеть, придумать промт. Потом отчет готов. Колупайся хоть до посинения. А что, если запилить бота, который будет сам дергать статистику каналов, загружать в нейросеть и скидывать мне отчет прямо в Telegram? Может, еще присобачить автоматическую отправку отчета? И чтобы нейросеть накидала идеи для контента (но не просто так, а взяла за основу вирусные посты конкурентов)? Утром в понедельник сяду за кофеек, прочитаю сводку: о чем писали конкуренты, растут или падают на моем канале охваты/пересылки, какие темы лучше всего заходят в моей нише. Идей так-то море. Сочиняй хоть до посинения. Я начал. Своими словами писал в окошко что мне надо: — Добавь в таблицу колонку “Реакции” — Не работает выгрузка отчета, поднатужься — Опиши логику ключевого функционала, я проверю и так далее. Что не знал, спрашивал у обычного чат-бота, чтобы не жечь токены. Три дня почти не спал. Три дня плохо ел. Затянуло. Сжег недельный лимит. Потом сброс недельного лимита. Потом еще один лимит. Думал докупить токенов, но голова так распухла от недосыпа, правок и идей, что я послал такой дрочвайбкодинг и упал на кровать. В последний раз себя так чувствовал, когда прогуливал школу после ночных походов в компьютерный клуб. Но мне понравилось. Что получил: — Бот собирает статистику каналов в таблицу — Нейросеть анализирует данные и отвечает на вопросы — Можно генерировать посты в стиле автора канала — Нейросеть дает идеи на основе лучших постов — Можно разбирать с нейросетью вирусные механики Но не все так радужно. Багов пока много. Качество ответов ИИ пока нестабильное и зависит от модели. Например, где-то анализ поверхностный или отвечает не по теме вопроса. Я подключал локальный ИИ, бесплатный облачный ИИ, платный ИИ. Ожидаемо, чем дороже модель, тем лучше ответы. Надо думать, как сделать, чтобы было экономически выгодно. Работать с Codex одно удовольствие. Лимиты горят как авиатопливо из-за GTP-5.5 (режим рассуждения), но так меньше косяков. Впереди тесты. Если до ума доведу, потом скину ссылку. Мои избранные подборки и гайды

🍰 20+ лучших инструментов и гайдов OpenAI по ChatGPT Напомню, у меня есть такие же подборки по Google, Anthropic и Яндекс. 1. ИИ-инструменты ▪️ChatGPT - основной чат-бот: тексты, картинки, поиск по интернету, ИИ-агент, кодинг и прочее ▪️GPTs - кастомные версии ChatGPT (называют еще плагины) под конкретную задачу: генерация текстов, анализ документов, обучение английскому, дизайн и т. п. ▪️Schedules - запланированные задачи. Например, можно мониторить новости из своей ниши ▪️Codex - ИИ-агент для разработки ПО: пишет код, находит баги, отвечает на вопросы по кодовой базе, правит файлы, заливает изменения на сервер ▪️ChatGPT Atlas - браузер со встроенным чат-ботом (пока только на macOS) 2. Гайды, курсы, новости ▪️Prompting Guidance - как правильно писать промпты (вот еще гайд по GPT-5.5 и почитайте в Академии) ▪️OpenAI Academy - бесплатные курсы и гайды по ИИ ▪️News - анонсы новых моделей, продуктов, заявления компании ▪️Research - исследования OpenAI. Для тех, кто хочет разбираться глубже как устроены чат-боты 3. Для разработчиков ▪️Developers - главный портал для разработчиков: документация, API, примеры кода, SDK и гайды по созданию ИИ-приложений ▪️OpenAI Platform - кабинет разработчиков: API-ключи, оплата, лимиты (тут быстрый старт) ▪️Apps SDK - для создания мини-приложений. К чат-боту можно подключить свои сервисы, базы данных, интерфейсы ▪️Open Models - открытые ИИ-модели OpenAI. Можно скачать, донастроить и запускать локально или на своем сервере. Попробовать на gpt-oss ▪️OpenAI Cookbook - библиотека готовых примеров кода для работы с API OpenAI ▪️Community - форум для ИИ-разработчиков 4. Приложения для ПК и смартфона ▪️ChatGPT для компьютеров: Windows / macOS ▪️ChatGPT для смартфонов: Android / iPhone ▪️Codex для Windows / Android / iPhone Мои избранные подборки и гайды

У SEO появилась новая соседняя реальность - GEO GEO расшифровывают как Generative Engine Optimization. По-русски: оптимизация под ответы нейросетей. Раньше бизнес боролся за место в поисковой выдаче. Человек писал "лучшие CRM для малого бизнеса", "агентство для SEO", "сервис для аналитики маркетинга", открывал несколько ссылок, сравнивал варианты и сам решал, кому доверять. Сейчас такие запросы уходят в ChatGPT, Алису, Perplexity, Gemini. Пользователь спрашивает: — "какой сервис выбрать для команды маркетинга?" — "какое агентство подойдет для продвижения интернет-магазина?" — "какие инструменты взять для роста продаж?" — "какую клинику рассмотреть?" А в ответ получает не список ссылок, а уже готовую подборку брендов с кратким комментом, почему их стоит рассмотреть. И вот здесь начинается GEO. Важно не только, на каком месте сайт в Яндексе или Google. Важно, попадает ли бренд в ответ нейросети, когда человек спрашивает, к кому обратиться. То есть, если потенциальный клиент спрашивает ИИ, кого выбрать, а в ответе вас нет и только конкуренты, то часть спроса, естественно, пройдет мимо вас. Для маркетинга это новый слой аналитики: не только трафик, лиды, позиции, PR и отзывы, но и то, как бренд выглядит в ИИ-ответах. Для SEO-команд и агентств GEO тоже становится отдельным направлением работы. Нейросети берут информацию из сайтов, статей, обзоров, рейтингов, медиа и других источников. Значит, на ответы можно влиять через контент, структуру сайта, внешние упоминания и репутационный контур. Но есть проблема. ИИ-выдача не такая стабильная, как обычный поиск. Один запрос - один набор брендов. Чуть другая формулировка - уже другой ответ. В одной модели компания есть, в другой ее нет. Где-то бренд описан нормально, где-то сухо или вообще не в том контексте. Поэтому вам нужно смотреть не только поисковые позиции, но и GEO-видимость: как часто ваш бренд появляется в ответах нейросетей и рядом с кем. На рынке уже есть отличный инструмент под эту задачу: ГеоРанк анализирует ответы ChatGPT, Алисы, Perplexity, Gemini и другие. Показывает, по каким запросам бренд появляется, где вместо него всплывают конкуренты, в каком контексте компания описывается и какие источники могут влиять на ответы. По сути, инструмент делает ИИ-выдачу более измеримой. Не гадать "видит ли нас ИИ", а смотреть на это как на отдельный канал присутствия вашего бренда. Проверить GEO-видимость своего бренда можно в ГеоРанк.

Маленький лайфхак, если чат-бот помогает вам с текстами. Озвучьте тему, и пусть он сначала расскажет, о чем тут написать + какие важные знания следует сразу передать читателю. Ключевое “сразу”. Так меньше воды, больше годных идей, структура текста попроще. Дальше переварить в себе, переписать. Проверял в длинных диалогах, то есть я писал гайд, была куча правок в процессе, и у чат-бота был жирный-прежирный контекст по задаче.