Алексей Бегин

Таких Джонсов будет много Билл Джонс всю жизнь мечтал стать писателем. Два года назад он вышел на пенсию и решил поиграться с ChatGPT. Сегодня у него 445 книг. Пишет обо всем, что самому интересно. Спорт, джаз, вторая мировая, странные гении.  Точнее, пишет ChatGPT, а мистер Джонс выбирает тему, вычитывает, правит ИИ-текст, генерит обложку, заливает на маркетплейсы. За лето он настругал 70 новых книг. В сезон рождественских подарков продал 821 книгу на $6 тысяч. Говорит, что книги как горячие пирожки не разлетаются, но, на хлеб с маслом хватает. Так то красавчик. В 70 лет освоил нейронку, и ладно бы просто баловался, генерил картинки с самим собою в рыцарских доспехах, так нет - дед внедрил этот ваш эй ай в свои скучные пенсионные будни и развернул дома не хилый контент-завод. Но мне тут интересна не его сноровка. Смотрите, даже если Джонс продает 10-30% общего тиража, а с одной продажи, по его словам, получает примерно $7, то ему капает $300-940 каждый месяц. Ему пофиг на то, чтобы все 445 книг были успешными. В этом главная фишка. Как было раньше? Пишешь одну книгу полгода-год, выпускаешь, пиаришься в соцсетях и только потом узнаешь, нужна она кому нить или нет. Если не нужна - ну руку набил, прохавал книжный бизнес, но по факту год в впустую. А Джонс проверяет сотни тем. За тот же срок. Раньше авторы тратили трындец как много человекосил на то, чтобы запулить книгу в массы и молились, чтобы она отбила хотя бы вложенное время (новички зарабатывают буквально на кусок хлеба, 15-30 тыс. рублей). Сегодня ты хреначишь десять книг в месяц, - пусть они говно, читатель раз попробовав, проклянет автора, фу-фу бяка, - один черт за счет объема какая-то часть книг принесет копеечку. То есть ИИ-автор тупо повышает число попыток, пока что-то не начинает продаваться. Венчурные фонды делают то же самое, заливают баблом десятки стартапов, прекрасно понимая, что больше половины сдохнет, два-три будут болтаться, а один удачный проект окупит вложение.  Раньше, без ИИ, вот такое с книгами было редкостью. Писать тексты было долго (если сам) или дорого (нанимать). Но ИИ, жучара, обесценил производство контента. Плати $20 и лупи хоть по сто книг в месяц. Не угадал тему - без ChatGPT потерял год, а если генерил, то пару дней и один поход в Пятерочку. Так как создавать контент стало дешево, у людей ясный перец появился стимул штамповать его тоннами. Из ста попыток хоть одна да щелкнет. И как мы видим, эта история повторяется далеко за пределами книг: статьи, ютуб-ролики, музыка, сайты, saas`ы, игры. Вон как на Хабре местное комьюнити ополчилось на ИИ-авторов.  Там где ИИ удешевляет производство контента, нейрослоп начинает выносить с вертухи экономику контента made in human. Человек пишет тексты/видео лучше чем машина. Только вот конкурирует он с контент-заводом, который за то же время покрывает в десять раз больше тем и поисковых запросов. И публика не всегда вообще понимает, где человек, а где ИИ (половина не отличают).

Релизы ИИ-моделей: OpenAI GPT-3 → GPT-4: 1006 дней GPT-4 → GPT-5: 877 дней GPT-5.6 Sol → GPT-6 Astra: 56 дней Anthropic Claude 3 → Claude 4: 444 дня Claude 4 → Claude 5: 383 дня Claude 5 → Claude 5.1: 84 дня Между GPT-3 и GPT-4 прошло 1006 дней, а между GPT-5.6 и GPT-6 уже 56. У Anthropic такой же лютый темп. И это только крупные модели. Между ними есть промежуточные релизы, новые функции, агенты. То есть ты еще ChatGPT Work не освоил, а у Anthropic уже новый Cowork, новый Opus или еще какая-нибудь новая хрень. И ты снова новичок. В ИИ нет точки, где ты обучился новому и теперь все знаешь. Через два года новые модели вполне могут выходить каждую неделю как обновления приложух на смартфоне. Что тогда? Хз. Я просто готовлю себя морально, что “отставать” - это норм. Не нормально - думать, что ты догнал. Брехня, потому что.

🥝 Лучшие MCP-серверы в 2026 году  MCP - это по переходник между ИИ и внешним сервисом. Например, один MCP читает файлы на ПК, другой - программирует, третий - ищет инфу в интернете.  То есть ИИ в основном отвечает на вопросы, анализирует и генерит картинки, а через MCP он может еще подключаться к Figma, Google Drive, базе данных, браузеру, почте и тысячам других сервисов. Забирайте таблицу ТОП-200 MCP-серверов: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lhF9eLka-zAeg-GZMlc4jRCtTV7kFHkeIGX4MPopUHQ/edit?usp=sharing  Как подключить: 1. Откройте страницу MCP на GitHub (есть в таблице) 2. Добавьте MCP в настройки Codex, Claude, Cursor и т. п.  3. Если сервер работает с внешним сервисом, добавьте нужный API-ключ или войдите в аккаунт 4. Перезапустите Codex или обновите список MCP-серверов 5. Дайте ИИ задачу, для которой предназначен сервер. Например: “проверь проект на ошибки”, “напиши статью”, “сделай запрос к базе данных”. 30 лучших ниже. 1. Поиск и интернет ▪️Brave Search MCP Server - ищет статьи, сайты и компании в интернете (90.2 тыс звезд) ▪️Google Maps MCP Server - находит места на карте и строит маршруты (90.2 тыс) ▪️World Monitor MCP - собирает свежие новости о событиях в мире (86.1 тыс) 2. Программирование ▪️Sentry MCP Server - помогает найти причину сбоя в приложении (90.2 тыс) ▪️Context7 MCP - находит свежие инструкции и примеры кода (61.9 тыс) ▪️GitHub MCP Server - работает с кодом, задачами и правками на GitHub (32.9 тыс) 3. Браузер и автоматизация ▪️Fetch MCP Server - читает текст веб-страницы по ссылке (90.2 тыс) ▪️Chrome DevTools MCP - находит ошибки и причины медленной загрузки сайта (51.7 тыс) ▪️Playwright MCP Server - нажимает кнопки и заполняет формы на сайтах (37 тыс) 4. Файлы и документы ▪️Filesystem MCP Server - читает и меняет файлы на компьютере (90.2 тыс) ▪️Google Drive server - находит и читает файлы на Google Диске (90.2 тыс) ▪️MCP server for Obsidian - находит и меняет заметки в Obsidian (4.4 тыс) 5. Базы данных ▪️PostgreSQL - читает записи о клиентах, товарах и заказах (90.2 тыс) ▪️SQLite MCP Server - ищет записи и считает суммы в базе данных (90.2 тыс) ▪️MCP Toolbox for Databases - подключает ИИ к разным базам данных компании (16.4 тыс) 6. Память и RAG ▪️Knowledge Graph Memory Server - запоминает факты и договоренности между разговорами (90.2 тыс) ▪️Graphiti MCP Server - помнит факты и отслеживает, как они менялись (30.8 тыс) ▪️cognee-mcp - находит ответы сразу в нескольких документах (30.7 тыс) 7. ИИ-агенты ▪️Taskmaster - разбивает создание приложения на понятные задачи (28.1 тыс) ▪️BlenderMCP - меняет трехмерные модели и сцены в Blender (27.7 тыс) ▪️Talk to Figma MCP - меняет текст и элементы макета в Figma (7 тыс) 8. Работа и продуктивность ▪️Google Workspace MCP Server - находит письма и работает с документами Google (3.1 тыс) ▪️Todoist AI MCP Server - добавляет задачи и сроки в Todoist (546) ▪️Thunderbird MCP - находит письма и готовит черновики ответов (321) 9. Исследования и аналитика ▪️Phoenix MCP - помогает понять, где ИИ дал неверный ответ (11.4 тыс) ▪️Zotero MCP - находит научные статьи в вашей библиотеке (5 тыс) ▪️NotebookLM MCP Server - отвечает на вопросы по вашим материалам NotebookLM (3.4 тыс) 10. Бизнес и финансы ▪️Finance Toolkit - сравнивает прибыль, долги и отчеты компаний (5.3 тыс) ▪️Financial Datasets MCP Server - находит цены акций и финансовые отчеты (2.3 тыс) ▪️Stripe MCP Server - находит платежи и помогает выставлять счета (1.8 тыс) Мои избранные подборки и гайды

Ребят, у меня осталось не так много подборок. От силы выйдет еще 5-10. Постараюсь топчик собрать. Потом - все. Формат закрываю. Переключимся на гайды и разборы ИИ. Спасибо, что читаете. Всем любовъ ❤️.

Лучшие GPT для ChatGPT по версии OpenAI в 2026 году GPT - это настроенная версия чат-бота под конкретную задачу. Например, есть GPT для текстов, изображений, кодинга, анализ PDF, обучение английскому и куча других. Вместо того чтобы каждый раз объяснять чат-боту "отвечай как эксперт, проверяй ошибки", эти правила уже встроены в GPT. Обычный ChatGPT - универсальный, то есть заточен под всех пользователей, а GPT настроен под конкретную задачу, компанию или сценарий. Забирайте таблицу ТОП-350 GPT для ChatGPT: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1x_EHQK19FrbEXK_RLq0biVespyBgj_zcqX_Ro0-a8Gg/edit?usp=sharing  Ниже лучшие GPT по версии OpenAI. Топовые ▪️ Scholar GPT - ищет научные статьи и объясняет выводы ▪️ Fitness, Workout & Diet - составляет планы тренировок и питания ▪️ Consensus - ищет ответы в научных статьях ▪️ Canva - создает макеты для презентаций и постов ▪️ Logo Creator - придумывает логотипы по описанию бренда ▪️ Video AI by invideo - создает видео с озвучкой ▪️ Code Copilot - пишет код и исправляет ошибки ▪️ image generator pro - создает картинки по описанию ▪️ SciSpace - ищет и объясняет научные статьи Создано командой ChatGPT ▪️ Monday - общается с сарказмом и шутками ▪️ Data Analyst - анализирует таблицы и строит графики ▪️ Hot Mods - необычно переделывает фотографии ▪️ Creative Writing Coach - помогает улучшить сюжет, стиль и диалоги ▪️ Coloring Book Hero - создает рисунки для раскрашивания Тексты ▪️ Cover Letter - пишет сопроводительное письмо под вакансию ▪️ Copywriter GPT - пишет рекламные тексты и заголовки ▪️ Translate GPT - переводит текст с учетом контекста ▪️ Unbound Limitless Story Writer - придумывает истории по вашей идее ▪️ ChatPRD - описывает требования к продукту для разработчиков ▪️ Write For Me - пишет и редактирует статьи, письма и посты Изображения ▪️ Glibatree Art Designer - создает картинки и запросы для их генерации ▪️ Graphic Designer - придумывает логотипы, плакаты и упаковку ▪️ Headshot Pro - превращает фото в деловой портрет ▪️ Action Figure Generator - рисует человека как игрушечную фигурку ▪️ Architecture AI - показывает идеи домов и интерьеров Программирование ▪️ DesignerGPT - создает и публикует сайты по описанию ▪️ Website Generator - собирает структуру и дизайн сайта ▪️ Ethical Hacker GPT - объясняет поиск уязвимостей и защиту систем ▪️ Grimoire - пишет код по описанию задачи ▪️ R Wizard - пишет код на R и анализирует статистику ▪️ Code GPT - пишет код и исправляет ошибки ▪️ HTML + CSS + Javascript - превращает макет или скриншот в HTML-код Продуктивность ▪️ Diagrams - показывает задачи и этапы работы на схемах ▪️ Presentation - готовит структуру и тексты слайдов ▪️ Resume - улучшает резюме под вакансию ▪️ Slide Maker - готовит слайды по теме ▪️ AI PDF Drive - ищет информацию в рабочих документах Исследования и анализ ▪️ AskYourPDF Research - отвечает на вопросы по PDF ▪️ Finance & Economics - собирает рыночные данные и объясняет финансы ▪️ YouTube Video Summarizer - кратко пересказывает видео YouTube Образ жизни ▪️ Personal Color Analysis - подбирает цвета для одежды и макияжа ▪️ Rizz GPT - придумывает сообщения для знакомств ▪️ Mia AI - помогает разобраться в мыслях и эмоциях ▪️ LOGO - предлагает варианты логотипа ▪️ Tattoo GPT - помогает придумать татуировку и выбрать место

Юристам дали ИИ-помощника для подготовки патентов. Более ста человек из одиннадцати фирм три месяца писали документы, правили заявки клиентов, ну и все такое. Ученые в это время смотрели, насколько поумнеют люди с ИИ. В конце срока подбили метрику. С ИИ юристы работали лучше. Причем новички рванули выше остальных. ИИ-помогатор подтянул их рабочие скиллы если не до уровня ветеранов патентных войн, то хотя бы заметно сократил разрыв. Казалось бы, еще одна вау-история внедрения. Но потом деятели науки выдернули ИИ из розетки, устроив юристам что-то типа ЕГЭ. Ну ка, гении, теперь сами. Дали патентную заявку. Попросили найти косяки, внести правки, отчитаться. Ну как по старинке: вставляешь кривой стартер в черепную коробку и крутишь-крутишь пока мозг не заведется. Так ученые решили проверить уже не ловкость нажимать кнопку в нейросети, а то, чему человек реально научился за эти три месяца. Опытные юристы справились лучше всех. Среди новичков выросло число тех, кто справился хорошо, и тех, кто облажался. То есть часть дебютантов реально что-то вынесла из трех месяцев работы с ИИ. А другая, наоборот, похоже, присохла к ИИ-костылю, а когда его отобрали, ожидаемо, сложилась умной харей об асфальт. Мораль сей басни такова, что ИИ прокачивает голову, но, если форсировать в ней особо нечего, то и отложится там шиш да маленько. Оно и понятно. Если опытный спец получает от ChatGPT хороший ответ, он может докумекать, почему он хороший, ну или плохой. Для этого он сравнивает историю диалогов со СВОИМ мозгом, переваривает задачу в супчике СВОИХ знаний. Новичок по-прежнему наживает опыт сам - это правило никто не отменял, поэтому живя на всем готовеньком, он топчется на месте. Это к вопросу внедрения ИИ. Мало с горящими глазами раздать всем ChatGPT. Надо бы еще подумать, как людям не превратиться в овощи.

Как заставить ChatGPT писать так же как вы (ну почти😑) с помощью новой функции “Set up writing style” Читать: https://inclient.ru/chatgpt-writing-style/.  В ChatGPT появилась новая функция, которая изучает, как вы пишете, а затем переносит ваш стиль, манеру речи, формулировки и форматирование текста в черновик. Само собой, чат-бот не напишет сиквел Евгения Онегина, но подачу и структуру повторит лучше, чем по обычному запросу аля пиши в таком-то стиле. То есть больше не обязательно каждый раз писать: пиши кратко, без списков, иногда шути, используй тире. Можно просто показать ChatGPT, как вы обычно пишете. Например, посты в Telegram, статьи, письма, отчеты, заметки.  Я протестировал функцию, и да, тексты, особенно структура и некоторые словечки, реально похожи на мои (в режиме “Работа” результат лучше).  Чат-бот по-прежнему не знает, какую мысль вы хотели сказать, над чем решили пошутить, почему выкинули половину первого черновика. ИИ просто снимает с вас часть муторной работы. Теперь не нужно каждый раз объяснять, как писать надо и как не стоит. Для черновика - штука полезная. Дальше сами. То есть добавляйте свои мысли, идеи, эмоции, факты. Мои избранные подборки и гайды

Самая странная вещь в нынешнем ИИ-рынке — мы уже можем выбирать из десятков сильных моделей, но продолжаем привязывать себя к одной или нескольким подпискам. ChatGPT хорош в одном, Claude — в другом, Qwen — в третьем. Для кода может лучше подойти одна модель, для аналитики — другая, для изображений или видео — вообще третья. И зачем тогда выбирать одну? Polza.ai построен вокруг другой идеи: вы не подстраиваетесь под конкретную нейросеть — вы выбираете ИИ под свою задачу. В одном месте доступны сотни моделей разных разработчиков и провайдеров. Сегодня можно использовать Claude, завтра GPT, потом Gemini или DeepSeek — без необходимости каждый раз заводить новый аккаунт, подключать отдельный API и держать деньги на нескольких балансах. Для разработчиков это особенно удобно: один OpenAI-совместимый API даёт доступ ко всему каталогу. Можно менять модели и провайдеров, сравнивать их по цене и качеству и не перестраивать продукт каждый раз, когда появляется что-то лучше. Не хотите работать через API — те же модели можно тестировать прямо в Нейростудии. При этом вы сами решаете, как использовать ИИ: какую модель выбрать, через какого провайдера запускать, сколько тратить и когда переключиться на другую. Выбирайте лучший инструмент под задачу — и меняйте его, когда захотите. 👉 Попробовать Polza.ai

120+ гайдов как писать статьи на VC, Хабр, DTF и Дзен Собрал гайды топовых авторов как писать статьи в блог-платформах, чтобы получить бесплатный целевой трафик или подписчиков. В прошлом году я уже выпускал подобную подборку, здесь освежил и расширил. Забирайте в таблице: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1YVH8K82SZoFEYqZJLKLDs7i9z_xLT2XtsG_PgoV0kzA/edit?usp=sharing  Что внутри: как писать статьи на VC, Хабр, DTF и Дзен. Реальные примеры продвижения, советы по редактированию, как писать заголовки, ошибки новичков и другое. Материалы набрали 16500+ закладок в избранное и 3.8+ млн просмотров. Сам два года пишу в блог-платформах, набрал оттуда почти 20 тысяч подписчиков. Один из способов - подборки, как я это делаю читайте тут и здесь. Вот руководства, которые читатели чаще всего отправляли в закладки. 1. VC ▪️Как написать статью о своем бизнесе на VC.ru и не опозориться: гайд от выбора темы до срача в комментариях (505 закладок, 34 тыс просмотров) ▪️Исследовал 100 популярных статей на vc.ru и нашел 12 фишек цепляющего заголовка и лида абзаца (502, 64 тыс) ▪️Три года пишу лонгриды на vc.ru, Хабр, Пикабу и Smart Lab — рассказываю, что я понял об этих сообществах (457, 56 тыс) ▪️Блог на VC принес мне заказов на 3 млн руб: что я понял про монетизацию, подробная статистика и просто прикольные факты (263, 17 тыс) ▪️Эффект VC.ru: как комментарии в статьях влияют на просмотры и продажи (181, 9.5 тыс) 2. Хабр ▪️Учимся писать в информационном стиле (771 закладка, 107 тыс просмотров) ▪️Два по сто: самые читаемые статьи и авторы Хабра и ГТ (424, 66.8 тыс) ▪️IMHO, как писать на Хабр (313, 39 тыс) ▪️Пора рассказать, как я 4 года был Билайном на Хабре — и что за это время узнал про Хабр (267, 63.4 тыс) ▪️Как научиться писать статьи (для Хабра и не только) (243, 39.5 тыс) 3. DTF ▪️Библия создателей лонгридов: как начать писать на DTF (1015 закладок, 12 тыс просмотров) ▪️Гайд по редактору статей (1012, 31 тыс) ▪️Как написать текст на DTF и всем понравиться (703, 61 тыс) ▪️Как правильно оформить вывод поста в ленте DTF и почему вашу запись могут отредактировать (301, 26 тыс) ▪️С чего начать новичкам на DTF (131, 12 тыс) 4. Дзен ▪️Приручаем Дзен: как настроить ленту под себя и читать только интересные статьи (342.5 тыс просмотров) ▪️Как написать и разместить статью на Дзене — пошаговая инструкция (187 тыс) ▪️Как зарабатывать на «Яндекс-дзене». Выбрать тему, оформить канал и привлечь читателей (152 тыс) ▪️Как оформить статью в Дзене, чтобы ее хотелось прочитать? Вот 5 приемов, которые стоит взять на вооружение (29.1 тыс) ▪️Как должна выглядеть идеальная статья для Дзен канала: профессиональное ТЗ по написанию текстов (13.3 тыс) 5. Как писать статьи ▪️Ремесло писателя. Как научиться писать? (563 закладки, 166.4 тыс просмотров) ▪️Как стать писателем: руководство для новичков (393, 33 тыс) ▪️Как написать отличную статью и завоевать умы (339, 22.9 тыс) ▪️Как перестать писать бесполезные статьи (228, 49 тыс) ▪️SEO оптимизация статьи: актуальный план (193, 122.2 тыс) Мои избранные подборки и гайды

🍖 ТОП-50 скиллов для ИИ-агентов (2026) Если агент в чем-то не шарит, ему можно добавить нужный скилл (нам бы так, да?). Он научится работать с браузером, файлами, кодом, таблицами, презентациями, базами данных и сторонними сервисами. 50 популярных скиллов для ИИ-агентов набрали ⭐️9 млн звезд на GitHub и 📥22 млн установок. Забирайте в таблице: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k4gk6B_kfoPXQt7RTYvHgTGbXqBAbifBAjTAnEOgeGs/edit?usp=sharing (тут статья) Вам понадобится Codex, Claude Code или любой другой ИИ-терминал (+ платный тариф) и несколько минут на установку.  Как подключить скилл: 1. Откройте скилл на GitHub, скопируйте команду установки (или возьмите ее в таблице) 2. Запустите терминал, где работает ваш ИИ-агент и выполните команду 3. Если потребуется, выберите агента, папку установки и др 4. Перезапустите агента или обновите список скиллов 5. Дайте агенту задачу, для которой предназначен скилл. 20 лучших ниже. 1. find-skills - находит подходящий скилл под вашу задачу и сразу дает команду для установки (3.21 млн установок, 30.2 тыс звезд) 2. grill-me - задает неудобные вопросы к вашей идее и помогает найти слабые места до запуска (1.03 млн, 244.2 тыс) 3. grill-with-docs - проверяет ваш план по документам и коду проекта и показывает ошибки или противоречия (880.7 тыс, 244.2 тыс) 4. improve-codebase-architecture - находит части кода, которые сложно менять, и предлагает сделать структуру проекта проще (846 тыс, 244.2 тыс) 5. frontend-design - придумывает внешний вид сайта или приложения и сразу пишет код интерфейса (844.1 тыс, 173.1 тыс) 6. tdd - сначала пишет тест для функции, а потом код, который должен этот тест пройти (818.4 тыс, 244.2 тыс) 7. agent-browser - позволяет ИИ открывать сайты, нажимать кнопки, вводить данные и работать со страницами (771.2 тыс, 41.7 тыс) 8. handoff - сохраняет, что уже сделал ИИ, какие решения принял и что делать дальше, чтобы другой агент мог продолжить работу (720.6 тыс, 244.2 тыс) 9. triage - разбирает новую ошибку или задачу и подсказывает, что с ней делать в первую очередь (711.3 тыс, 244.2 тыс) 10. prototype - быстро собирает простую рабочую версию продукта, чтобы проверить идею до полноценной разработки (702.4 тыс, 244.2 тыс) 11. vercel-react-best-practices - проверяет сайты на React и Next.js и показывает, что замедляет загрузку и работу интерфейса (682.7 тыс, 30.7 тыс) 12. web-design-guidelines - проверяет сайт на проблемы с удобством, мобильной версией, кнопками, формами и доступностью (599.3 тыс, 30.7 тыс) 13. teach - объясняет сложную тему простыми шагами и потом проверяет, насколько вы ее поняли (576.5 тыс, 244.2 тыс) 14. domain-modeling - помогает описать, из каких сущностей состоит продукт и как они связаны между собой (546.9 тыс, 244.2 тыс) 15. codebase-design - помогает разделить большой проект на понятные части, чтобы код было проще менять и поддерживать (530.5 тыс, 244.2 тыс) 16. diagnosing-bugs - ищет настоящую причину ошибки, а не пытается чинить код случайными правками (522.1 тыс, 244.2 тыс) 17. implement - берет готовый план и последовательно выполняет его, проверяя результат после каждого этапа (475.8 тыс, 244.2 тыс) 18. code-review - проверяет написанный код и находит ошибки, опасные решения и места, которые потом будет сложно поддерживать (464.9 тыс, 244.2 тыс) 19. wayfinder - разбивает большой проект на отдельные задачи и помогает ИИ не потерять общий план между сессиями (432.6 тыс, 244.2 тыс) 20. design-taste-frontend - улучшает внешний вид интерфейса: цвета, шрифты, отступы, размеры и расположение элементов (432.3 тыс, 83.4 тыс) Мои избранные подборки и гайды