Я скормил агенту свой ДНК-тест
⠀
На последней конференции, где я выступал спикером по OpenClaw, познакомился с интересным человеком. Как это водится у стариков, разговор быстро ушёл в сторону здоровья, генетики и персональных систем. Он рассказал, как разбирал собственный ДНК-тест с помощью ИИ. А потом внедрил рекомендации агента, и чувствует себя гораздо лучше. Прошла неделя, и я наконец добрался до своей выгрузки из Атласа.
⠀
Обычно после ДНК-теста человек открывает красивый личный кабинет: происхождение, питание, здоровье, пара отчётов. Посмотрел, удивился, закрыл, забыл.
⠀
Но у Атласа есть полезная опция: можно скачать сырой генетический файл. Внутри — таблица с твоими SNP-маркерами: rsID, хромосома, позиция, генотип.
⠀
Я выгрузил этот файл и отдал его агенту.
⠀
Дальше мы собрали небольшой анализатор: парсер raw-файлов Атласа (оказалось, он в формате 23andMe), локальную SQLite-базу аннотаций, matcher SNP-маркеров, генератор отчёта в Markdown/HTML и CLI-команды для поиска, статистики и разбора.
⠀
Мой файл распарсился в 671 227 SNP. В старом внутреннем dna-analyzer matcher прошёлся по локальной annotations.db и нашёл около 366k GWAS-ассоциаций. Охренеешь такое вручную перебирать, да?
⠀
В финальный человекочитаемый отчёт я не стал тащить весь этот научный шум. Мне нужна была практическая выжимка по темам, которые реально можно обсудить с врачом или использовать как повод для нормальной проверки: лекарства, вес и сахар, фолаты, тромбозы, железо, кожа, стресс, спорт.
⠀
Среди находок были интересные маркеры. Где-то речь про склонность к набору веса, где-то про стресс, где-то про реакцию на отдельные препараты, а ещё про кофе, спорт, лактозу и алкоголь.
⠀
Понятно, что это не диагноз. Агент не врач и не заменяет врача.
⠀
Но он сделал то, за что руками я бы не взялся: поднял сырую генетическую выгрузку, связал маркеры с публикациями и базами, убрал лишнее, выделил практичные места и объяснил человеческим языком, на что смотреть.
⠀
Получился персональный план: что проверить анализами, какие темы держать в голове при разговоре с врачом, где спокойно выдохнуть, а где лучше заранее знать свои особенности.
⠀
Для меня это хороший пример нормального применения ИИ: взять личный хаос — файлы, анализы, документы, историю, цели — и превратить его в рабочую систему.

Мой лобстер уже создал мне задачи на основе этих рекомендаций, мы закупили добавки и нужные витамины, буду сдавать анализы (тут он тоже помог, напишу ещё пост на эту тему).
⠀
Публичную версию я для вас упаковал в отдельный репозиторий evgyur/chip-atlas. Она работает проще, чем мой внутренний прототип: без массового SQLite/GWAS-matcher на сотни тысяч ассоциаций, зато локально, без API-ключей и без отправки генома наружу. Полноразмерный вариант со скачкой гигабайтного файла тоже добавил, как опцию.
⠀
Скачиваешь raw-файл из Атласа или 23andMe, запускаешь CLI и получаешь HTML-отчёт с практической выжимкой. Пользуйтесь на здоровье. В прямом смысле.
⠀
Поставьте себе скил: chip-atlas на GitHub

Gpt-image-2 просто непередаваемо крут. Теперь любую историческую книгу или скучный школьный учебник можно дополнить атмосферной иллюстрацией, просто сфотографировав страницу из книги и отправив своему лобстеру. Дополнительно за генерацию платить не надо, это входит в подписку ChatGPT.

Агентная гонка уже идёт. Ты в ней или мимо?
⠀
Чем глубже лезу в ИИ-агентов и вайб-кодинг, тем сильнее чувствую разрыв между собой месяц назад и собой сегодня. Да, из 18 часов в сутки, которые в среднем работаю с агентами, далеко не всё уходит на построение нового. Половина времени латаю дыры, а иногда сношу под ноль то, что вчера казалось готовым.
⠀
Но открываю архивы тг-чатов, где пару недель назад переписывался с OpenClaw, и вижу, насколько ушёл вперёд. И по сетапу, и по пониманию, КАК строить процессы. Как ловить момент, когда агент лепит горбатого, и ВОВРЕМЯ ДАТЬ ЕМУ ПО ЩЩАМ.

Сильно мотивирует постоянный прогресс в самих моделях, которые питают каждый байт этой работы. GPT 5.5 и 5.3 — небо и земля. А времени между их релизами всего 7 недель! А в промежутке была ещё GPT 5.4! Завтра ты гарантированно сможешь больше чем можешь сегодня.
⠀
Смотрю на свою армию агентов: они тихо шуршат, выдают выжимку всего, что происходит в моей жизни и на планете по темам, которые мне интересны. Сами предлагают задачи и пути решения, двигают меня к целям, которые мы обсуждаем каждый день. Обратного пути нет.
⠀
Агентная гонка — это конкуренция между людьми за лучший сетап. Кто быстрее соберёт рабочий клон себя: с памятью, задачами, контекстом, привычками, автономностью и высоким КПД на затрачиваемые токены. И масштабирует это до целой ИИ-команды, затем бизнеса. Настоящее преимущество появляется, когда рядом уже работает система: думает, помнит, пушит и сама двигает работу вперёд.
⠀
Мой совет: бросайте всё. Работу (ок, начните с отпуска, чтобы за пару недель рвануть с нуля), пьянки, игры, сериалы, любимые ютубчики. Так же как мы делали в альтсезон. А сейчас идёт альтсезон. Только не тот, которого ждали три года.
⠀
Правило 10 000 часов никто не отменял, в ИИ оно работает так же. Тот же миллион нюансов, те же ноу-хау и тонкости, которые экономят дни работы и дают результат лучше, чем у новичков. Чем быстрее набьёте свои часы, тем выше шанс выиграть агентную гонку.
⠀
Действуйте.

Сегодня мой агент посмотрел на то, что мы с ним строим и вдруг выдал:

Human 2.0 — это живой центр притяжения для людей, которые учатся работать с агентами.
Там есть ясный путь, регулярный импульс, ощущение движения, понятные материалы, задания, поддержка и вкус будущего.

Вкус, мать его, будущего. У меня аж слов нет...

Сейчас с добровольцами из первого потока допиливаем Среду внедрения ИИ. Надеюсь, на этой неделе смогу запустить внутрь всех ребят из февральского воркшопа.

Хотите быть в первой волне? Закиньте email в лист ожидания.

Текущий уровень развития ИИ это когда ты сделал видео со своим голосом и уже даже супруга сомневается, это генерация нейронки или реальная видеозапись.

Аватары V5 в Heygen с генерацией голоса через ElevenLabs это круто.

Моя история работы с Cursor

1. Открыл вайб-кодинг 21 августа 2025. Сделал несколько прикольных штук, включая приложение для медитации и дыхательных практик, использую до сих пор.

2. Ноябрь — довёл до ума нашу систему индикаторов для Momentum Pro. Использую их до сих пор, хотя уже далёк от трейдинга.

3. Декабрь — много попыток сделать из рабочих индикаторов нерабочую систему алготрейдинга. @BuzovDV меня спрашивал в комментариях, каковы были мои худшие инвестиции в ИИ (про лучшую писал здесь).

Худшими были те недели, что провёл в поисках грааля в алго-трейдинге. Хорошо, что при этом набил руку в кодинге. Сжёг пару миллиардов токенов. Сотни и сотни долларов в топку. Итога так и не было — ни одни бектесты меня не удовлетворили настолько, чтобы поставить на это деньги.

Вовремя опомнился, что это гонка за химерой. На этом рынке слишком много игроков, которые умнее и богаче тебя, ВОПРОС ЗАЧЕМ в этом кровавом океане пытаться что-то словить. Исключение — если у вас есть ваша собственная адекватная торговая система. Если вы сможете её оцифровать и сделать себе помощника — оно того стоит.

А так — просто искать иголку в стоге сена, пытаясь нащупать способ отжимать деньги у рынка, ведь есть команды круче тебя, кто готов это делать за 20% годовых. И у них бесконечные ресурсы.

4. В мире ИИ много чего интересного и мне повезло, что в январе я нашёл OpenClaw и прокачал его настолько, что в феврале ушёл на войс-кодинг в нём, это гораздо удобнее.

Но спасибо Cursor за всё, ты был прекрасным gateway drug для волшебного мира ИИ-кодинга. Onwards and upwards!

Вы были предупреждены.

Дырявые Антропики не дают свой новый ИИ Пентагону, но если вы из Северной Кореи, вай нот?

Абдул собрал статистику по апрелю: 28 инцидентов за 30 дней и около $635 млн потерь.
⠀
Основную часть суммы дали два удара: Drift на $285 млн и Kelp DAO на $293 млн. Дальше идёт длинный хвост меньших взломов: Rhea Finance на $18.4 млн, Grinex на $15 млн, Wasabi Protocol на $5 млн+, Volo Protocol и Sweat Foundation по $3.5 млн.

Это только начало.

Банкиры с Wall St. зарегулированные по уши, выглядят всё более интересным вложением для средств, чем проекты анонимных вайбкодеров в дефае.

И это вы ещё про квантовые компьютеры не забывайте...

Три года назад, когда мы в 2023 начинали вести первый канал про ИИ, мы уже понимали, что ИИ будет везде и будет делать всё. Но надеялись, что профессия промт-инженер будет актуальна ещё лет пять...

А уже сейчас, в 2026, когда, например, вижу на конференции, как кто-то пытается научить слушателей крутым промтам, становится просто смешно.

Все SOTA (state of the art, проще говоря современные) модели имеют встроенные промт-оптимизаторы прямо внутри модели.

Прогресс в ИИ ускоряется, прежде всего за счёт того, что теперь ИИ развивает ИИ.

У Hyperliquid появился свой вход в prediction markets
⠀
Outcome запустил рынки предсказаний исходов событий на базе Hyperliquid. Продукт уже в мейннете, можете делать свои ставки, господа. Первый понятный кейс — на скрине, это дневная ставка на Bitcoin: будет выше или ниже заданной цены к моменту экспирации.
⠀
Интерфейс больше похож на трейдинг-терминал, чем на казиношную кнопку «поставить»: chance, volume, open interest, стакан, позиции, история сделок и две стороны рынка — UP и DOWN.
⠀
Для Hyperliquid это расширение той же логики, на которой он уже забрал внимание трейдеров: быстрый рынок, понятный стакан, привычная механика ордеров. Теперь к perp и spot добавляется ещё один предмет сделки: исход события.
⠀
Пока это ранний запуск: у поста небольшие цифры, рынки начинаются с крипты, а дальше всё упрётся в ликвидность и качество событий. Но всем понятно, prediction markets постепенно перестают быть отдельной нишей и встраиваются прямо в трейдинговые продукты.

Polymarket и Kalshi, подвиньтесь. Батя пришёл забрать своё. Напомню, Джефф делал предикшн маркетс ещё в 2018.
⠀
Источник: Outcome · Outcome.xyz

Лучший способ дочитать Ильяхова — сделать из него скил

Два года назад я купил свежего Ильяхова.

Того самого: автор “Пиши, сокращай”, человек за культовой рассылкой Мегаплана и один из главных людей, которые научили русскоязычный интернет писать яснее. Я тогда написал бодрый пост и, конечно, был уверен, что сейчас-то мои тексты резко выйдут на новый уровень.

Ну что сказать.

Книгу я до конца так и не осилил.

Она провела со мной лето в Таиланде. Дважды. Ездила почти во все поездки. Каталась на дачу и обратно. Лежала в офисе рядом со мной, как немой укор редакторской совести.

Я начинал читать её много раз, но каждый раз упирался в одно и то же: книга слишком умная и полезная, чтобы пройти её на отвали. Хотя всё равно я умудрялся вытаскивать оттуда полезности для своего ремесла.

Книгу не осилил, зато сегодня купил в цифровом формате. А заодно взял её подружку — “Ясно, понятно” того же автора. Вы уже понимаете, куда я клоню.

Дальше случилось то, чего год назад ещё было невозможно: я собрал для своего агента из обеих книг скил “Как писать так же круто, как Ильяхов”.

Не конспект. Не пересказ. А рабочий редакторский инструмент, который помогает писать с нуля, переписывать кривые тексты, вытаскивать мысль, убирать словесный мусор и не превращать живой голос в стерильную методичку.

Лучший способ наконец прочитать Ильяхова оказался простым.

Сделать скил по Ильяхову.

Рассказать, как он устроен?

В Apple поняли, что проигрывают ИИ-гонку и больше не хотят быть банком с айфонами
⠀
На отчёте за второй квартал 2026 года Apple убрала старую финансовую цель: держать долг и денежные запасы формально на одном уровне. Денег всё равно больше, чем долга: около $147 млрд кэша и бумаг против $85 млрд задолженности.
⠀
Как же это было удобно для Уолл-стрит: "лишний" кэш возвращается акционерам через байбеки и дивиденды. Баффет озолотился на такой вампирской истории с некогда крупнейшей публичной компанией, а ныне слабом подобии былого инновационного лидера.

С новым руководством у Apple появляется больше места для капитальных трат. В ИИ-гонке нужны серверы, чипы, модели, новые форм-факторы и бесчисленные дорогие промахи.
⠀
Гурман из Bloomberg пишет, что Apple ускоряет AI-устройства: очки, AirPods с камерой, домашние гаджеты. Компания готовится собирать платформу вокруг персонального ИИ, а не отдельную функцию в iPhone.
⠀
Для Apple это смена режима. В смартфонах можно было заходить поздно и полировать категорию. В ИИ каждый квартал ожидания делает вход дороже.

Я давно писал об этом, но стейк-холдерам пришлось самим догадаться убрать Тима Кука, чтобы новая метла, хоть и с опозданием, но собралась мести по-новому.
⠀
—
📎 Apple · Bloomberg

вас тоже раздражает такая штука посреди рабочего процесса?

сделал автоматический переключатель профилей ChatGPT, который сам обнаружит, что лимиты подходят к концу и переключит на следующий профиль, без танцев с авторизацией

скоро опубликую на @human20

Пора разбирать моего монстра на агентов
⠀
Сегодня снова поймал деградацию своего агента: он уже больше 5 секунд просто читает список доступных скиллов.

А на сегодня их уже больше 500.

Один главный агент был удобным, пока система была меньше. Он живёт в Telegram, помнит контекст, работает с памятью, постами, кодом и внутренними процессами. Несколько agentid позволяли не перегружать контекст и сессии, но при этом иметь общую память и набор скилов.
⠀
Но дальше так нельзя.
⠀
Главный агент не может быть единственным комбайном, через который проходит вообще всё. Кодинг надо выносить отдельно, тем более он стал уже профессиональным, с пайплайнами, которые живут на демонах. Часть простых функций тоже надо отдавать другим агентам.
⠀
Основной агент должен меньше пропускать через себя, меньше держать в голове и быстрее отвечать.
⠀
Hermes я уже тестировал. Не взлетело. Слабое подобие левой руки.
⠀
Теперь буду пробовать GoClaw для более простых задач и перестраивать систему агентов и общей памяти под мультиагентный сетап.

Основа — по-прежнему OpenClaw.
⠀
Мой AI-ассистент вырос до размера, где его уже можно разбивать на отдельных агентов со своими отдельными ролями и собирать целую компанию на ИИ-агентах.
⠀
Буду держать вас в курсе.

Работаю над большим скилом "ЗДОРОВЬЕ" с отдельным чатом, скоро тоже об этом напишу. Много чего интересного придумали с агентом :)

Чип, это не морализаторство, а мягкий ночной тормоз. После 23:59 мозг часто обещает: «ещё один кусок текста — и спать», но тело уже живёт в другой смене. У сна есть не только длительность, но и время: чем стабильнее режим и чем раньше начинается ночное восстановление, тем проще нервной системе выключить дневную тревогу, а телу — перейти в ремонт.

Пожалуй, послушаюсь бота.

Долина смерти OpenClaw

У OpenClaw есть неприятная особенность, о которой говорят только в чатах выживших.

Первые недели он не похож на магию.

Он похож на набор проводов.

Сессии, агенты, скиллы, память, конфиги, Telegram, права доступа, cron-задачи, файлы, странные ошибки, непонятные маршруты, внезапные таймауты, «а почему он ответил не туда», «а почему он забыл контекст», «а почему этот скилл не подхватился».

И в этот момент очень легко решить: всё, не взлетело.

Потому что ожидание было другое.

Человек ставит агентную систему и ждёт, что сейчас появится умный помощник. Почти как видосиках на ютубе: ты пишешь задачу, агент сам всё понимает, сам всё делает, сам помнит, сам возвращается с результатом. Или даже не пишешь, он сам всё знает и делает.

А вместо этого первые дни ты менеджер маленького зоопарка процессов.

Один агент не знает, где память.

Второй не видит нужный файл.

Третий отвечает в неправильный чат.

Четвёртый завис на задаче без resume contract.

Пятый умеет делать правильную вещь, но только если ты сказал правильную команду правильными словами.

И вот это место я называю долиной смерти OpenClaw.

Не потому что система плохая.

А потому что именно здесь умирает большинство попыток внедрения.

Проблема агентных систем не в том, что они ничего не умеют. Они уже умеют слишком много. Проблема в том, что между «поставил» и «это стало моей рабочей средой» лежит период, где ты ещё не получаешь полноценную магию, но уже платишь временем, вниманием и раздражением.

Это очень похоже на спортзал.

В первый день ты не становишься сильнее. Ты просто понимаешь, что у тебя всё болит, техника плохая, веса непонятные, тренажёры заняты, а ещё надо ходить регулярно.

Магия начинается позже.

Когда появляется привычка.

Когда тело понимает движение.

Когда ты больше не думаешь, где что лежит.

Когда процесс становится частью жизни.

С OpenClaw примерно так же.

Сначала ты строишь не «бота».

Ты строишь операционную среду.

Память: что агент должен помнить, а что забывать.

Роли: кто пишет посты, кто ведёт задачи, кто чинит сервер, кто работает с календарём.

Права: куда агент может ходить сам, а где должен спросить.

Команды: какие workflows считаются каноническими.

Границы: что агент делает молча, а что обязан принести тебе на решение.

Контуры: где личные задачи, где разработка, где контент, где финансы, где здоровье.

И пока этого нет, агентная система ощущается хуже обычного ChatGPT.

Потому что ChatGPT хотя бы честно сидит в одном окне.

А OpenClaw в сыром виде живёт везде сразу: Telegram, сервер, файлы, cron, браузер, репозитории, календарь, задачи.

Если связать всё плохо, получается не усиление, а шум и ночи с отвёрткой и изолентой.

Но если пройти эту долину, начинается другой режим.

Агент перестаёт быть «чатом, которому надо всё объяснять».

Он становится частью рабочего контура.

Ты не пишешь длинное ТЗ с нуля — он уже знает, где проект.

Ты не объясняешь, какие у тебя правила — они лежат в AGENTS.md, SOUL.md, USER.md, скиллах и памяти.

Ты не просишь «напомни потом» — календарь и cron становятся частью системы.

Ты не держишь в голове все хвосты — watchdog сам ловит зависшие обещания.

Ты не ищешь файл руками — агент знает workspace.

Ты не переключаешься между десятком SaaS — Telegram становится пультом управления.

И вот здесь OpenClaw начинает отличаться от «ещё одного умного чата».

Умный чат отвечает.

Рабочая среда живёт.

Это очень важная разница.

Большинство AI-продуктов продают моментальный вау-эффект. Открыл, написал, получил красивый ответ. Это приятно, но быстро упирается в потолок: каждый новый диалог начинается почти с нуля, либо у тебя кругом ограничения.

OpenClaw работает иначе.

Продолжение ниже

Продолжение

OpenClaw работает иначе.

Он не столько даёт вау в первый день (хотя это магическое "Привет, я OpenClaw, давай знакомиться!" от своего первого бота ты запомнишь навсегда), сколько накапливает операционную инерцию.

Каждый скилл добавляет новую мышцу.

Каждое правило снижает будущую ошибку.

Каждая запись в памяти убирает необходимость объяснять заново.

Каждый отдельный агент забирает кусок рутины и получает свою зону ответственности.

Это набор маленьких рабочих органов вокруг твоей жизни.

Один следит за задачами.

Другой пишет черновики.

Третий проверяет сервер.

Четвёртый собирает дайджесты.

Пятый вытаскивает фактуру из X и web.

Шестой работает с кодом.

И всё это начинает сходиться в одну систему.

Но до этого надо дожить.

И это главный фильтр.

OpenClaw сейчас не для людей, которые хотят «установил и забыл».

Он для тех, кто готов пару недель или месяцев быть не только пользователем, но и архитектором собственной агентной среды.

Это не массовый consumer onboarding.

Это ближе к сборке личной операционной системы.

Да, это сложно.

Да, местами раздражает.

Да, иногда агент делает глупость, которую нормальный человек не сделал бы.

Да, иногда приходится чинить не задачу, а весь workflow.

Но здесь есть важный момент: каждая такая починка не одноразовая.

Если ты поправил правило маршрутизации — оно работает дальше.

Если сделал нормальный скилл — он переиспользуется.

Если добавил память — она снижает трение в следующих задачах.

Если настроил календарь — все будущие timed requests становятся проще.

Если развёл контуры — личные задачи больше не смешиваются с разработкой и контентом.

То есть боль первых недель капитализируется.

Ты не просто «возишься с настройками».

Ты строишь слой, который потом начинает возвращать время.

И поэтому главный вопрос про OpenClaw не «сложно ли его поставить».

Конечно, сложно.

Главный вопрос: готов ли ты пережить период, где система ещё не стала магией, но уже требует дисциплины?

Если нет — лучше остаться в ChatGPT, Claude или Cursor. Там меньше боли, меньше ответственности, меньше инфраструктуры.

Если да — через какое-то время появляется странное ощущение: без этой агентной среды работать уже неудобно.

Потому что она становится второй нервной системой.

Не идеальной.

Не полностью автономной.

Не волшебной.

Но живой.

И вот это, кажется, самый честный способ описывать OpenClaw новичкам:

первые недели — долина смерти;

после неё — рабочая среда, которую уже не хочется разбирать обратно.

@human20