ideasAI / Идеи для ИИ - Анисимов Андрей

Банковская выписка + GPT = налоговый вычет ✔️

Продолжаю разбирать свои расходы с помощью GPT, чтобы понять, за что можно вернуть часть НДФЛ. Нейросеть прошлась по операциям и отдельно выделила медицину, обучение и спорт.

➡️ В выписке нашлась, например, оплата АО "Центравиамед" — 19 750 ₽. Причём в банке организация записана как AO TSENTRAVIAMED, и глазами среди десятков страниц её легко пропустить.

Дальше я уже не искал "как оформить вычет на лечение" в общем виде, а ввёл конкретный промт (можно сохранить):

Проанализируй банковскую выписку и найди расходы, которые потенциально подходят под налоговый вычет:

медицина, обучение, спорт и другие доступные категории. Для каждой операции укажи организацию, сумму и категорию.

Ничего не придумывай. Затем для каждой найденной организации найди официальный сайт и объясни, как получить документы для вычета

GPT нашла официальный сайт клиники и конкретную форму заявления на выдачу справки для получения налогового вычета. Выяснилось, что справку можно получить на электронную почту или вообще согласиться на передачу сведений напрямую в налоговую.

ИИ может фактически провести тебя по маленькому бытовому процессу от огромной неструктурированной пачки данных до конкретного следующего действия: вот организация, вот сколько вы ей заплатили, вот ссылка, куда нажать, чтобы начать возвращать деньги.

🗂 Весь путь получился таким: банковская выписка → направление вычета → конкретная клиника → конкретная сумма → официальный сайт → форма для получения справки.

Дальше можно пройтись по всем найденным клиникам, образовательным организациям и другим расходам.

🤔 Я вообще думаю СДЕЛАТЬ СЕРВИС, который за 1000 рублей помогал бы находить и подавать документы в налоговую почти полностью автоматически - пользовались бы?

🔥 - Андрей, даёшь новый сервис!

Телеграм канал
Андрей Анисимов
@ideasforai

#на_каждый_день #личная_эффективность

Если бы GPU были автомобилями 😂

Пост выходного дня. Сравнил видеокарты и AI-машины через автомобильные аналогии: от RTX 2080 до H200, B200 и DGX Spark.

Иногда так гораздо проще понять, где «спорткар», где «внедорожник», а где уже настоящий гиперкар для ИИ.

Со многими этими «тачками» имел дело - поэтому сравнение не совсем теоретическое. Если подбираете себе GPU для локальной LLM - пишите в ЛС 😉

Какая видюшка у вас ассоциируется с конкретной машиной? Можно кидать свои варианты в комментарии.

🔥 - если согласны с рейтингом

💬 Присоединиться к обсуждению в чате

Телеграм канал
Андрей Анисимов
@ideasforai

#GPU

Выставляем объявление на Авито за 60 секунд 📈

Продать дома что-то ненужное обычно лень из-за нудного процесса: сфотографировать, придумать заголовок, описание, размеры, характеристики.... пусть лежит, в общем 😂

Сейчас я делаю проще. Фотографирую вещь, загружаю снимки и пишу (сохраняем промпт):

Посмотри фото и сделай готовое объявление для Авито. Напиши:
- понятный заголовок;
- короткое описание.
Ничего не придумывай, если этого нельзя определить по изображению.;
- основные характеристики;
- что мне нужно уточнить вручную.

Следом можно попросить подготовить первую карточку: убрать лишний фон, показать товар крупнее, вынести размеры и 2–3 важных параметра.

Я так делал с металлическими опорами для стола. В итоге мне осталось только сверить размеры, поставить цену и загрузить всё на Авито. Продано за день (!)

💬 Присоединиться к обсуждению в чате

Телеграм канал
Андрей Анисимов
@ideasforai

#на_каждый_день #личная_эффективность

Вчера с помощью ИИ разбирали большой документ от Wildberries (читаем пост). Сегодня логичное продолжение — пишем претензию 🤔

У меня для примера кейс максимально предметный (но на несуществующий ИП 🤣).

16 августа 2026 года на складе Wildberries в Коледино произошёл пожар после попадания БПЛА.

Допустим, на складе у меня лежало 100 зонтов. Здесь у ИИ есть хороший сценарий применения. Я могу загрузить: оферту Wildberries; отчёт по остаткам документы на товар и т.д.

🔗 Промпт, который можно сохранить:
Помоги подготовить досудебную претензию к Wildberries.

Исходные данные:
- я ИП Анисимов А.А.;
- товар находился на складе Wildberries "Коледино";
- недавно был пожар в Коледино, найди не помню когда;
- на складе находилось 100 зонтов.

Я загружу оферту, отчёты, документы на товар, переписку и другие материалы. Сначала изучи их и коротко укажи:
- какие факты подтверждены документами;
- каких доказательств не хватает;
- какие пункты договора относятся к ситуации;
- какие условия Wildberries может использовать для отказа.

После этого рассчитай сумму требований только по подтверждённым данным и подготовь проект досудебной претензии.

Все неизвестные сведения обозначь как [ЗАПОЛНИТЬ].

Не придумывай факты, суммы, нормы закона или пункты договора. Если данных недостаточно или вывод спорный - укажи это.

В конце добавь блок "Перед отправкой проверить":
- суммы и расчёты;
- даты и реквизиты;
- номера поставок;
- приложения;
- слабые места претензии;
- какие доказательства могут усилить мою позицию.

ИИ полезен не только тем, что умеет написать претензию, т.к. это как раз не так и сложно. До отправки он может показать, где не хватает доказательств, чем не подтверждена сумма и за что вторая сторона может зацепиться + можно грамотно сформировать текст.

P.S. в GPT можно загрузить свою подпись и попросить поставить её в нужное место - и использовать как факсимиле (тут уровень риска у каждого свой). Но сам документ перед отправкой обязательно нужно проверить вручную, особенно ЦИФРЫ (замечено, что может путаться).

Если рубрика с готовыми промптами полезна - 🔥

💬 Присоединиться к обсуждению в чате

Телеграм канал
Андрей Анисимов
@ideasforai

#личная_эффективность

Последнее время я убеждаюсь, что генИИ пока больше помогает в личной эффективности, чем крупным корпорациям...

Поэтому первый пост на эту тему. Работает с большим документом? Отдайте его нейросети 😉

Если после письма из банка, налоговой или суда вы поняли только то, что "всё очень официально и, кажется, немного страшно", - это нормальная реакция.

Официальные документы всегда сложно написаны: 3 страницы текста, 10+ ссылок на нормы, а для вас по факту важны несколько вещей - что от вас хотят, сколько у вас времени и что произойдёт, если ничего не сделать.

Я бы не советовал читать такое по диагонали и надеяться, что смысл в голове "сам сложится". ИИ удобно использовать как первый фильтр.

Это особенно полезно перед консультацией с юристом, бухгалтером или банком. Вы приходите уже с конкретными пунктами, которые нужно проверить.

🔗 Если лень что-то выдумывать, можно скопировать промпт:

Изучи этот документ целиком и объясни его простым человеческим языком. Не пересказывай текст абзац за абзацем и не используй канцелярские формулировки.
Сначала в 3–5 предложениях объясни, что это за документ, кто его направил, по какой причине и чего в итоге хотят от получателя.
Затем разложи информацию по пунктам:
— что конкретно от меня требуется сделать;
— нужно ли мне отвечать, подавать документы, оплачивать что-либо, являться куда-либо или совершать другие действия;
— какие сроки и даты указаны. Для каждого срока напиши, к какому действию он относится;
— какие суммы, платежи, штрафы, задолженности или другие финансовые обязательства упоминаются;
— что может произойти, если я ничего не сделаю или пропущу указанный срок;
— какие права, возможности для ответа, возражения, обжалования или предоставления дополнительных документов указаны в самом документе;
— какие номера документов, дел, договоров, счетов, реквизиты, адреса и контакты мне стоит отдельно проверить;
— какие места в документе могут иметь серьёзные юридические или финансовые последствия;
— какие формулировки неоднозначны или требуют уточнения у банка, госоргана, бухгалтера или юриста.
После этого составь короткий план действий в порядке приоритета:
Что проверить прямо сейчас.
Что сделать в первую очередь.
Что можно сделать позже.
Что нельзя пропустить из-за срока или возможных последствий.
Отдельным блоком напиши "Что я мог пропустить" и перечисли важные детали, которые легко не заметить при обычном чтении документа.
Если какой-либо вывод нельзя сделать однозначно из текста, не додумывай. Напиши: "В документе недостаточно информации", укажи, чего именно не хватает, и сформулируй вопрос, который мне нужно задать специалисту или отправителю документа.
Не придумывай законы, сроки, последствия и требования, которых нет в документе. Если ссылаешься на конкретную фразу, дату, сумму или требование, укажи, где именно в документе ты это нашёл.
В самом конце дай мне короткую выжимку:
"От меня хотят: ..."
"Сделать до: ..."
"Если ничего не делать: ..."
"Нужно перепроверить: ..."
"Вопросы специалисту: ..."

Одна оговорка: нейросеть помогает понять документ, но не подменяет его. Если цена ошибки высокая - финальное решение лучше принимать со специалистом.

P.S. Сам промпт я бы сохранил. Обычно такие вещи особенно нужны в тот момент, когда документ уже пришёл, срок пошёл, а читать второй раз хочется не больше, чем первый.

💬 Присоединиться к обсуждению в чате

Телеграм канал
Андрей Анисимов
@ideasforai

#личная_эффективность

Цель оправдывает средства: ИИ-агент взломал фитнес-клуб, потому что хозяин попросил его записаться на тренировку

Кажется, мы получили очень наглядный пример того, о чем AI-лаборатории предупреждали последние пару лет.

Мужчина в Австралии попросил своего AI-агента записать его на утреннюю тренировку в фитнес-клуб. Обычная бытовая задача. Агент на базе OpenClaw + Claude начал самостоятельно разбираться с системой бронирования, зашел сначала в тупик, но довольно быстро нашел уязвимость в API.

Хозяин увидел, что стоит четвертым в листе ожидания, и спросил агента, можно ли подняться выше. Он не говорил «взломай систему», не просил отменить чужую бронь и вообще не задавал вредоносную цель. Он просто спросил, можно ли улучшить его позицию.

Агент продолжил исследовать API и обнаружил, что система недостаточно проверяет права при отмене бронирований. После этого он сам решил проверить уязвимость на человеке, который стоял первым в очереди. Чужая запись была отменена, а хозяин агента поднялся с четвертого места на третье.

Самое показательное здесь не то, что ИИ нашел уязвимость. Сегодня это уже не так удивительно. Интереснее логика: человек задал цель, а способ ее достижения агент выбрал сам.

Когда хозяин понял, что произошло, он попросил все вернуть обратно. Но восстановить отмененную чужую запись уже не получилось.

И вот здесь история становится намного интереснее обычного кейса про плохую безопасность сайта.

Anthropic еще раньше специально исследовала похожие сценарии. Они тестировали модели разных разработчиков в ситуациях, где агенту давали цель, доступ к инструментам и определенную автономность. Когда на пути к цели появлялись препятствия, модели в некоторых сценариях выбирали вредоносные действия, включая шантаж.

Один из ключевых выводов Anthropic звучал примерно так: когда AI-системам дают достаточно автономности и они сталкиваются с препятствиями на пути к цели, модели разных крупных разработчиков могут демонстрировать готовность к вредоносному поведению.

То есть проблема не обязательно в том, что модель «сошла с ума» или неправильно поняла задачу. Наоборот, она может очень хорошо понимать цель и очень эффективно искать путь к ее достижению. Через чур эффективно!

Похожую проблему недавно показал и OpenAI. Во время тестирования моделей на кибербезопасность модели должны были решить ограниченную задачу внутри sandbox. Вместо этого они нашли уязвимость в инфраструктуре, вышли за пределы изолированной среды и использовали внешние системы, чтобы приблизиться к выполнению теста. OpenAI описала это как ситуацию, когда модели пошли на «extreme lengths to achieve a rather narrow testing goal».

И здесь уже хорошо виден общий паттерн.

Раньше мы в основном боялись галлюцинаций. Модель ошиблась — мы получили неправильный текст.

С агентами все меняется. Теперь ошибка, неверная интерпретация или слишком буквальное следование цели превращается в действие. Это может быть удаленное письмо, потраченные деньги, измененная база, отмененная чужая бронь или доступ к системе, к которой агент вообще не должен был прикасаться.

Но, кажется, главный риск даже не в ошибках.

Агент может все понимать правильно. Может не галлюцинировать. Может хорошо планировать и эффективно пользоваться инструментами.

И именно поэтому сделать то, чего человек совершенно не ожидал.

Обсуждение в чате -
https://t.me/+IO8oYWP3rblkMWJi

Телеграм канал
Андрей Анисимов
@ideasforai

Всё идёт пока на увеличение масштабов, поэтому картинка актуальна.

🖥 Moonshot AI открыла веса Kimi K3 на 2,8 триллиона параметров

- Полные веса Kimi K3 появились в открытом доступе на Hugging Face. Архив занимает около 1,56 ТБ: модель можно скачать, развернуть на собственной инфраструктуре и дообучать по лицензии Kimi K3.

Только надо для этого 64 самых современных хорошо связанных видеокарт 🫠

Если посмотреть только на открытые frontier-модели, получится интересная эволюция масштаба:

GLM-4.5 — 355 млрд параметров.
GLM-5 — 744 млрд.
DeepSeek V3.2 — около 700 млрд.
Kimi K3 — 2,8 трлн.

Обсуждение в чате -
https://t.me/+IO8oYWP3rblkMWJi

Телеграм канал
Андрей Анисимов
@ideasforai

Пока все делают мессенджеры быстрее, кто-то сделал их… медленнее

И это неожиданно сработало.

Продакт-менеджер Ticketmaster Логан Мендельсон в свободное время навайбкодил приложение Roost. Без команды, без инвестиций, как обычный pet-проект для друзей. В разработке ему активно помогал Claude Code — ИИ-агент для программирования

Результат?
За пять недель приложение выросло почти до 300 тысяч пользователей исключительно за счет вирусного эффекта

Roost — это мессенджер, где сообщения доставляют виртуальные птицы.

Перед отправкой вы выбираете, кто понесет письмо: голубь, сокол, попугай, дятел или даже улитка. Затем птица действительно летит по карте к получателю с реальной скоростью выбранного животного. Если друг живет в соседнем городе — сообщение придет через несколько часов. Если на другом континенте — ждать можно несколько дней. Всё это время можно наблюдать за путешествием птицы.

Первый взрывной рост случился после одного поста в Threads. Мама рассказала, что ее дочь переписывается с друзьями через Roost… на английском времен Шекспира. Пост разлетелся, и приложение выросло с 10 до 100 тысяч пользователей всего за три дня

Сейчас в приложении уже есть:
• карта полета птиц;
• коллекция животных;
• мини-игры;
• анонимальные pen pals;
• внутриигровые покупки новых птиц и ускорений

Roost сделал всё наоборот.
Он превратил задержку в главную функцию продукта.

Когда сообщение нельзя получить мгновенно, ты начинаешь писать совсем по-другому. Более вдумчиво. Более осознанно. Без ощущения, что нужно отвечать через 30 секунд.

Получается интересный парадокс.

ИИ сегодня позволяет одному человеку быстрее создавать продукты, которые раньше требовали целую команду. Но сам продукт - делается осмысленно медленнее. Парадокс)

Отправляйте своих голубей сюда

Первый единорог из одного человека уже близко? 🦄

Два года назад Сэм Альтман рассказал, что у CEO Кремниевой долины есть пари: когда появится первая компания стоимостью $1 млрд, созданная одним человеком

Тогда это звучало почти как фантастика

Раньше масштаб компании измеряли количеством сотрудников:
10 человек → стартап
100 человек → быстрорастущая компания
1 000 человек → большая корпорация
100 000 человек → мировой технологический гигант

Но ИИ начинает ломать эту формулу, потому что появляется новая модель:

One human. Multiple AI agents

Один основатель и вокруг него не штат сотрудников, а команда цифровых помощников:

🤖 агент-разработчик пишет код
🤖 агент-маркетолог запускает кампании
🤖 агент поддержки общается с клиентами
🤖 агент-аналитик ищет точки роста

Фактически один человек впервые получает рычаг, который раньше был доступен только большим компаниям: возможность масштабировать труд

Но это недешево 🫠
Зачастую даже дороже, чем человек

Сегодня вечером на встрече Сколково про эффекты от AI показали первые сигналы:

1️⃣Matthew Gallagher запустил Medvi, используя ИИ-инструменты вместо классической команды. По данным публикаций, в 2025 у них было около $401 млн продаж, а прогноз на 2026 доходил до $1.8 млрд. Это ближайший кандидат, неожиданно не AI-компания, а телемедицинский сервис по продаже препаратов для снижения веса

2️⃣ Pieter Levels строит продукты с миллионами долларов выручки практически один

Новые AI-native стартапы с первого дня думают не «кого нанять», а «что автоматизировать»

Самое интересное в пари Альтмана не сама ставка, а скорость, с которой меняется реальность

Всего за 2 года идея компании на миллиард без сотрудников прошла путь от фантастики до вполне реального сценария

Возможно первый единорог из одного человека уже где-то собирает своих агентов прямо сейчас 😁

Обсуждение в чате -
https://t.me/+IO8oYWP3rblkMWJi

Телеграм канал
Андрей Анисимов
@ideasforai

⚡️ Яндекс запустил Vibecraft — собственную платформу для вайбкодинга.

По сути, это российский аналог Replit с AI-генерацией: достаточно описать идею обычным языком, и сервис сам создаст сайт, веб-приложение или интерактивный прототип. Код писать не обязательно.

Что уже можно сделать:
• лендинги и сайты;
• внутренние корпоративные инструменты;
• MVP новых продуктов;
• небольшие игры;
• прототипы интерфейсов.

После генерации проект можно сразу опубликовать и поделиться им с другими. При этом приложение создается и размещается на инфраструктуре Яндекса в России. Для многих компаний это может стать важным преимуществом при работе с внутренними сервисами и прототипами, поскольку упрощает вопросы, связанные с размещением данных и соблюдением требований российского законодательства, включая требования к обработке персональных данных.

Я посмотрел первые отзывы пользователей, и картина получилась довольно интересной.

Из плюсов чаще всего отмечают очень низкий порог входа — даже люди без опыта разработки за вечер собирают работающие сайты, игры и небольшие сервисы. Понравилась возможность быстро сделать MVP и сразу получить публичную ссылку. Некоторые пользователи уже смогли собрать не только интерфейс, но и полноценное приложение с серверной частью.

Но без минусов тоже не обошлось. Многие называют Vibecraft скорее публичной бетой, чем готовым продуктом. Самая частая жалоба — агент иногда зацикливается: бесконечно «перезапускает контейнер», «проверяет сервер» и не может самостоятельно выйти из тупика. Есть отзывы, где на исправление одной ошибки уходило более тысячи кредитов, а иногда после нескольких попыток исправлений проект вообще переставал работать и его приходилось восстанавливать. Еще один встречающийся недостаток — пока нельзя просто подключить существующий Git-репозиторий и продолжить работу над уже готовым проектом.

Тем не менее, это еще один сигнал, что эпоха «вайбкодинга» становится мейнстримом. Все больше крупных компаний делают ставку на инструменты, где главными навыками становятся не программирование, а умение формулировать задачи и быстро проверять гипотезы.

Если Яндекс быстро устранит болезни платформы, Vibecraft вполне может стать одним из основных инструментов для создания MVP и внутренних сервисов на российском рынке.

Кстати, совсем недавно мы собирали в канале ваши AI-проекты. Похоже, появился отличный повод попробовать перенести их в Vibecraft, посмотреть, сколько времени займет создание первой рабочей версии и сравнить результат с тем, что было раньше.

Обсуждение в чате -
https://t.me/+IO8oYWP3rblkMWJi

Телеграм канал
Андрей Анисимов
@ideasforai

Как предпринимателю внедрить AI в бизнес по примеру Китая и получить конкурентное преимущество уже сегодня?

Сегодня Tencent, Huawei, Ping An, DJI и другие технологические лидеры объединяет не отрасль, а подход.

Они используют искусственный интеллект не как отдельный продукт или чат-бота, а как новый слой инфраструктуры компании.

ИИ становится частью принятия решений, разработки, клиентского сервиса, производства, логистики и внутренних процессов.

Этой осенью в Шэньчжэне пройдет технологическая бизнес-миссия для предпринимателей, владельцев бизнеса и руководителей средних и крупных компаний — один из самых быстро развивающихся технологических центров мира.

Я внимательно ознакомился с программой, понимаю ее практическую ценность и лично знаком с организаторами, поэтому могу смело рекомендовать эту поездку тем, кто хочет глубже разобраться в применении AI в бизнесе и ищет системные решения для масштабирования и усиления конкурентных позиций.

Что будет в программе:

→ Tencent — как AI становится частью экосистемы WeChat и помогает связывать пользователей, бизнес и цифровые сервисы для более чем миллиарда человек.

→ Huawei — собственные языковые модели, AI-инфраструктура, вычислительные платформы и стратегия технологической независимости.

→ Ping An — один из самых масштабных мировых кейсов применения ИИ в страховании, финансах и медицинских сервисах.

→ UBTech Robotics — гуманоидные роботы, которые уже работают на реальных предприятиях и интегрируются в производственные процессы.

→ DJI — компьютерное зрение, автономная навигация и AI, меняющие промышленность, строительство, сельское хозяйство и логистику.

Ценность таких поездок не в том, чтобы увидеть красивые офисы.

Главный вопрос гораздо интереснее:

Как выглядит компания, которая проектировалась сразу с учетом возможностей искусственного интеллекта?

Это возможность посмотреть не отдельные AI-инструменты, а новую архитектуру бизнеса, которая уже работает в крупнейших компаниях мира — особенно актуально для тех, кто принимает стратегические решения и отвечает за развитие компании.

📍18–25 октября 2026
Шэньчжэнь, Китай

Если хочется узнать подробности – свяжитесь с Еленой: @elena_profounders или просто оставьте заявку на сайте.

Рынок AI-сервисов для пользователей меняется

Главная проблема последних двух лет была не в самих нейросетях. ChatGPT, Claude, Midjourney, Runway, Suno и десятки других инструментов уже давно умеют делать удивительные вещи.

Проблема - в доступе.

VPN отваливается. Карта не проходит. Где-то нужен иностранный номер. Где-то интерфейс только на английском. Где-то подписка стоит как крыло от самолета.

В итоге вместо работы с ИИ люди занимались настройкой ИИ.

Недавно посмотрел на платформу Umnik AI.

Вместо того чтобы покупать доступ к каждой нейросети отдельно, пользователь получает доступ сразу к 160+ инструментам в одном месте. ChatGPT, Claude, генерация изображений, видео, музыки, работа с текстами, аналитика — всё внутри одной платформы.

Особенно интересно это выглядит для тех, кто использует ИИ не как хобби, а как рабочий инструмент.

Студенты могут делать конспекты и готовиться к экзаменам.

Маркетологи - генерировать креативы и рекламные тексты.

Предприниматели - готовить презентации, коммерческие предложения и анализировать документы.

Контент-мейкеры - писать сценарии, делать обложки и искать идеи для новых публикаций

Мы уже привыкли обсуждать, какая модель лучше: ChatGPT, Claude, Gemini или что-то ещё.

Но для большинства пользователей гораздо важнее другой вопрос:
«Как быстро я могу решить свою задачу?»

А вы сегодня пользуетесь одной нейросетью или уже собираете собственный AI-стек из нескольких инструментов?