И снова про Claude Code. За последние пару недель опять достиг с ним какого-то совершенно нового уровня отношений.

Начал пытаться использовать систему управлениями задачи Linear через MCP и столкнулся с отсуствием поддержки работы с проектами. Я не сразу понял в чем проблемы и продолжал требовать от Claude назначить проект у созданных заданий. И, очень скоро, моя настойчивость привела к тому, что Claude сдался и сам дописал необходимый инструмент исользуя Conext7 и предоставленный мной API ключ для MCP от Linear (уже некоторое время заставляю клода исследовать и подключать новые MCP).

И тут до меня дошло - агент только что самостоятельно себя доработал. Я сразу же попросил его добавить в правила:

Внури проекта у нас есть каталог tools, в нём у тебя отдельное виртуальное окружение. Когда тебе нужен какой то инструмент, и его у тебя нет, используй context7 для создания этого инструмента и если нужны какие то API ключи - просто спроси у меня.

Действует как магия. Теперь у меня есть каталог tools в каждом проекте. Чего он там только не вытворяет. Особенно полезными инструменты оказались для тестирования и проверок результатов исполнения и отладки проектов.

Есть мысли об обмене тулами между проектами, но пока я этого не делаю. Боюсь запутать.

Я очень много пропогандирую использование Claude Code у своих клиентов. Теперь у меня появился ещё один аргумент - в отличии от конкурентов, это агент который сам может себя развивать. Главное дать ему правильные правила.

Уже совсем близок день, когда у меня появятся мои собственные специализированные агенты работающие постоянно c claude code под капотом.

И пусть вас не пугает название Claude Code - код, в наше время, когда самым популярным языком разработки стал английский, имеет уже совсем другое значение и доступен не только ботаникам с мех мата. Это инструмент не только для разработчиков. (Ну или признайте наконец, все мы теперь - разработчики).

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
📱 sbulaev | 📷insta | ✖️twitter

Кстати Антропик тоже на днях выпустили замечательную статью про тулы и оптимизацию MCP чуть чуть с другого угла. Тем кто используем моего любимого агента постоянно - читать обязательно.

Для остальных ChatGPT сделал маленький конспект:

Вот короткое, простыми словами: ниже — список практичных советов, как сделать MCP‑инструменты понятными для агентов и быстрыми в работе. Берём лучшее из статьи: прототипируем, оцениваем, улучшаем и используем агента (например, Claude Code) для автооптимизации.

Прототип
Начните с мини‑прототипа одного инструмента.
Сразу тестируйте локально через MCP‑сервер/DEXT.
Дайте модели краткую доку и SDK/API.
Проверьте руками типичные реальные сценарии.
Подключите к Claude Code/Claude Desktop.

Оценка (eval)
Сгенерируйте набор реалистичных задач, не «песочницу».
На каждую задачу — чёткий проверяемый результат.
Запускайте простые агентные циклы (LLM ↔ tool).
Собирайте метрики: точность, время, вызовы, токены, ошибки.

Выбор инструментов
Меньше инструментов, больше пользы.
Не оборачивайте API «как есть» без смысла.
Консолидируйте частые цепочки в один вызов.
Делайте инструменты под высокоимпактные флоу.

Неймспейсы и имена
Группируйте по сервису и ресурсу (asana_, jira_).
Делайте говорящие параметры: user_id, а не user.
Тестируйте префиксы vs суффиксы на своём eval.

Возврат контекста
Возвращайте только «высокосигнальные» поля.
Предпочитайте человекочитаемые ID и названия.
Добавьте режимы ответа: concise / detailed.
Тех. идентификаторы — только в detailed, когда нужны цепочки.

Экономия токенов
Введите пагинацию, фильтры, выбор диапазона.
Транкируйте длинные ответы с подсказкой «что дальше».
Поощряйте точечные запросы вместо «широких».
Ограничьте максимальный размер ответа по умолчанию.

Ошибки и валидация
Валидируйте входы рано и строго.
Ошибки пишите полезно: «что исправить» + пример.
Не отдавайте «сырой» трейс без пользы.

Промпт‑инжиниринг описаний
Пишите описания как для нового коллеги.
Явно объясняйте форматы, термины, допущения.
Давайте короткие примеры входов/выходов.
Регулярно обновляйте описания по результатам eval.

Сотрудничество с агентом
Давайте агенту логи/транскрипты для анализа.
Просите предложить правки схем и описаний.
Фиксируйте изменения и переоценивайте на hold‑out наборе.

Сильные задачи для eval
Многошаговые, с несколькими вызовами и проверкой.
Основаны на реальных данных/сервисах.
Избегайте одноходовых задач без контекста.

Формат ответов
Подбирайте JSON/Markdown/XML под задачу.
Смотрите, с чем модель справляется лучше у вас.

Аналитика вызовов
Ищите лишние вызовы — оптимизируйте пагинацию/фильтры.
Снижайте частоту ошибок неверных параметров.
Отслеживайте типовые цепочки — объединяйте их в один инструмент.

Практические замены
Вместо list_* — search_* с релевантным контекстом.
Вместо россыпи get_* — один *_context с агрегированием.
Вместо list_users + list_events + create_event — schedule_event.

Процесс
Цикл: прототип → eval → правки → повтор.
Держите тест‑сеты отдельно (чтобы не переобучиться).
Версионируйте схемы и описания инструментов.

Золотое правило
Если инструмент понятен человеку — он «эргономичен» и для агента.

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
📱 sbulaev | 📷insta | ✖️twitter

Настроил сегодня через Zapier автоматический импорт всех новых транскриптов Circleback и Plaud в приватный репозиторий knowledge на github, который синкается с локальным компом и в этом каталоге сидит отдельный клод код и отвечает мне на вопросы через omnara (ну и конечно дал ему тулы индексировать все эти транскрипты и поддерживать актуальность для более удобного поиска информации).

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
📱 sbulaev | 📷insta | ✖️twitter

Figma встроил ИИ прямо в рабочее полотно.
Теперь у дизайнеров появился напарник: берет на себя рутину и помогает быстрее разгонять идеи.

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
📱 sbulaev | 📷insta | ✖️twitter

Недавнее исследование от Bioptic.ai, основанной известным русскоязычным предпринимателем @dobry, рассказывает, как агентные ИИ могут менять правила игры в фарме и биотехе.

Главная задача - конкурентный анализ лекарств. Нужно быстро и точно найти все препараты, которые могут быть конкурентами для конкретного лекарства, понять их механизмы действия, стадии разработки, производителей, а также правильно соотнести данные из множества разрозненных источников: от научных статей и патентов до клинических регистров и пресс-релизов.

Это критически важно для инвестиций, лицензирования, патентов и планирования клинических исследований.

Ребята создали многоагентную систему, которая:

▪️ Парсит текст, таблицы, изображения и скриншоты из инвестиционных документов

▪️ Нормализует данные, объединяет дубли, переводит термины с разных языков

▪️ Собирает параметры для каждого препарата: стадии испытаний, молекулярные механизмы, компанию-разработчика, пути введения и терапевтическую область

▪️ Использует отдельного "агента-судью" для проверки кандидатов и отсеивания ложных конкурентов, что снижает уровень ошибок и "галлюцинаций".

Технически задействованы агенты на Google Gemini-2.5 Pro для извлечения, структурирования и перевода информации, плюс специальный валидационный LLM для финальной проверки.

Система ребят выявила 83% конкурентов, определённых экспертами, что значительно выше, чем у OpenAI Deep Research (65%) и Perplexity Labs (60%).

В кейсе с биотех венчурным фондом время анализа конкурентной среды сократилось с 2,5 дней до 3 часов - ускорение в 20 раз.

Как вы видите, эксперты теперь не теряются в хаосе разрозненных и закрытых данных, а ИИ-агенты помогают быстро и надёжно собрать законченную картину. Это пример того, как связка LLM и агентной архитектуры эффективно решает реальную бизнес-проблему.

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
📱 sbulaev | 📷insta | ✖️twitter

Посмотрел свежий обзор от theVerge, потестили новые Meta Ray-Ban Display на MetaConnect 2025, и, реально, интересно.

Это очередные смарт-очки c настоящим (да ладно!) встроенным дисплеем в линзе. Наконец-то не просто камера, а полноценный экран прямо перед глазами. Так то я активно пользуюсь предыдущим поколением на которое меня склонил мой друг Феликс. Снимаю и слушаю.

▫️ Яркость и видимость
Картинка до 5000 нит, в цвете, и её видно даже на улице под солнцем. Причем со стороны никто не поймет, что у тебя включен экран. Минус - если смотреть прямо на солнце, дисплей пропадает.

▫️ Управление
К очкам добавили нейро-браслет. Он считывает движения пальцев: щипок одним пальцем - выбор, другим - назад, двойной - меню. Работает даже если делать это незаметно у бедра или за спиной. В будущем обещают поддержку "написания" текста движением руки. По мне - очень круто! Очень хочу!

▫️ Функционал
- теперь можно видеть превью фото и видео перед съемкой
- есть зум
- поддержка видеозвонков (например, в WhatsApp прямо через очки)
- живые субтитры, которые отображают речь человека, на которого смотришь
- навигация как в Google Maps, только стрелки прямо в поле зрения
- рецепт готовки можно вывести на экран и убрать, чтобы не мешал
- распознавание картин и объектов через ИИ

▫️ Дизайн и батарея
Есть черный и песочный цвет. Корпус стал чуть удобнее для широкой головы. Заряда - около 6 часов. Чехол складной, с доп. зарядкой. Браслет держит около 18 часов и защищен от влаги (ipx7).

▫️ Цена и старт продаж
Выходят 30 сентября. Цена - 799 долларов вместе с браслетом.

📉 Минусы?
- батарея вызывает вопросы - 6 часов звучит скромно
- часть функций пока не будет доступна на старте (мы живём в эпоху "preview")
- и конечно, как всегда - посмотрим на практичность в реальной жизни

📈 Плюсы очевидны: дискретный экран, управление, сценарии из повседневности от съемки до навигации. Журналистка назвала их шагом вперед по сравнению со всеми очками, что пробовала.

В целом - очень интересно, куда это выведет рынок. Хочется уже самому примерить и проверить: реально ли это "новый уровень" или пока дорогая игрушка. Игрушек уже у меня уже много. Очень хочется рабочий инструмент!

Что думаете, взлетит? 🚀

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

📱 sbulaev | 📷insta | ✖️twitter

Сегодня будет не криповая суббота.

Наши хорошие друзья Саша и Оля, давно живущие на нашем Самуи, выложили замечательное, очень красивой видео о старте их поездки по северу Таиланда.

Большинство считает, что Таиланд - это острова и пляжи, но на материке огромная и ни на что не похожая страна. Я сам ездил по ней с друзбями на велосипеде (Бангкок -> Чанг Май), и был в восторге.

Но то что увидели ребята - это просто другой уровень, и, я знаю, это только начало (они там 1.5 месяца провели, мы устали их ждать назад)

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

📱 sbulaev | 📷insta | ✖️twitter

С оказией запилили с клодом паблишера в телеграм через телетон от премиум аккаунтов. Ну что бы посты побольше публиковать можно было.

Просто уже несколько раз нужно было и писал всё время с нуля и каждый раз ни без проблем. И с постингом галлерей и с конвертацией форматирования. Вроде тут всё получилось решить.

Если что найдёте - пишите, поправим.

Оставлю его как источник вдохновения для ваших (ну и наших) агентов. Но звёзды на гитхабе с вас лично! (Кстати тут ещё мой телеграм агент по скачиванию сообщений из чужих каналов).

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

📱 sbulaev | 📷insta | ✖️twitter

Очередная новая тема: autonomous prompting

Механизм autonomous prompting позволяет моделям ИИ самостоятельно инициировать запросы, разбивать задачи на подзадачи и формировать промежуточные инструкции для самих себя.

Такой подход повышает точность, надёжность и скорость получения результата. Он является логическим продолжением техник chain-of-thought и self-prompting - модель учится "рассуждать вслух" и корректировать свои действия без постоянного вмешательства человека.

- Системы становятся устойчивее благодаря внутренней проверке собственных шагов и корректировке анализа.

- В бизнесе уже применяются агенты, способные выполнять многоходовые процессы: юридическая экспертиза, обработка медицинских документов, клиентская поддержка, планирование проектов.

- Исследования MIT показывают, что self-prompting помогает сократить разрыв между новичками и опытными пользователями - даже без сложных запросов результат оказывается качественным.

- В компаниях такие модели экономят ресурсы, так как вместо длинных и точных промптов достаточно общего направления - ИИ сам инициирует уточняющие шаги.

- Это открывает путь к более продуктивным инструментам: цифровые ассистенты становятся организаторами, самостоянтельно двигающими процесс вперёд, вместо постоянного ожидания указаний.

- Промт инжиниринг превращается в базовый навык будущего - важно уметь задавать простой и понятный контекст, с которым модель сможет дальше работать сама.

Autonomous prompting делает взаимодействие с ИИ похожим на диалог коллеги с коллегой без привлечения начальника: система не ждёт уточнений, а помогает двигаться к результату самостоятельными шагами.

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

📱 sbulaev | 📷insta | ✖️twitter

Вы конечно же знаете что claude code умеет запускать manus? Я просто раньше до этого не додумался. А оказывается - отлично работает.

Надо просто получить API ключ в настройках и попросить claude code написать соотвествующие тулы используя context7.

ПОПРОБУЙТЕ!

Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только

📱 sbulaev - добавлю всех