Дмитрий Андрияшкин

Делюсь скупыми, но выстраданными новостями. Модель реально быстрый трудяга для не самых сложных задач. Например, из всех нейросетей Gemini 3.7 быстрее всех скачала 1500 страниц из интернета и написала 200 тайтлов по векторной базе. При этом в моей системе координат эту модель вряд ли можно назвать стратегической — на сложных задачах она уходила тупить.

При этом вспоминаю, что купил на Яндекс.Маркете по стоимости одной чашки кофе или стоимости романа Оруэлла на Озоне (заказал за 300 р), и думается, что лицемерно ругаться на неё за эти деньги и кричать «вызовите администратора»... Причём странное откровение — в Antigravity от Google (это оболочка для работы в терминале, через которую можно вызывать разные нейросети, включая Claude) есть возможность работать с Claude Sonnet 4.6. Плюс ещё вся экосистема Gemini в подарок (NotebookLM, агент Spark, Google Таблицы и Документы со встроенной Gemini).

Кстати, если у вас не запускается Agy от Google и не помогают прокси, то нашёл патч, который лечит установку. То есть просто говорте своим ии, "установи".

Ещё откровением последних двух недель стало слово loop-инжиниринг. Сейчас на смену промпт-инжинирингу пришло много разных инжинирингов, loop — один из них. Фишка в том, что ИИ сам уходит в себя и выполняет там работу — продуктивно гоняет мысли по кругу.

Я не спец по loop, и поэтому говорю своим агентам что-то типа «ускорься, запусти несколько агентов параллельно, сделай там loop и агентов, которые будут проверять вас». И нейросети понимают мой нерегламентированный язык — сразу вижу на экране рой нейросетей. Это одинаково срабатывает в последней модели Gemini, Claude и в Codex. А китайские нейросети, типа GLM 5.2, сами говорят: «не волнуйся, подключаю ещё агентов».

Ещё дочитал «Братьев Карамазовых». И понял, что нереально писать, как Фёдор Михайлович, ни одной нейросети. При этом обиделся на писателя за то, что он жёстко поступил с Митей Карамазовым.

Всем счастливых выходных!

Спешу поделиться новостями. Google сегодня выпустил какую-то новую модель. Все мудрые блогеры говорят о каких-то крутых бенчмарках. Об этом все говорят. Но мало кто говорит о том, что Google Gemini активно стал продаваться на Яндекс Маркете за 300 р. за 18 месяцев платного аккаунта. Не знаю, сколько проживут такие аккаунты, но они стоят меньше 1 кг черешни, которую можно съесть за пару дней.

Что крутого нашёл в Gemini. Они раскатали агентный режим Spark. В нём можно пользоваться благами экосистемы Google. Например, я попросил его поискать на YouTube ролики на трёх языках по интересной мне теме, вытащить транскрипты и написать обзорные статьи. Он всё сделал под ключ и ещё даже картинки к статьям сделал. Статью написал меньше чем за 5 минут, выложил уже на Дзен — смотрю, просмотры набирает. Так как это не рерайт, а компиляция пользы из YouTube-роликов разных стран.

Ещё просил зайти в поисковую выдачу, вытащить тайтлы или вопросы из блока «С этим также спрашивают» — лихо справился. Или, например, побегать по сайту, собрать информацию в Google Docs — тоже сделал.

Конечно, отличается от CLI: по папкам не бегает. Но зато даже есть свой встроенный браузер. Он ещё так спрашивает по-доброму: «Можно я вместо тебя похожу?» А мне не жалко, если вместо меня работает. Я не карьерист, пусть работает.

Тестирую Kimi Moderato. Впечатление двоякое.

Попробовал работать в терминале — токены съелись быстрее, чем в Claude. Причём я думал, что через 5 часов они вернутся и я воссоединюсь со своими стартап-фантазиями. Оказалось, у меня закончился недельный лимит. Я сразу стал ворчать, мол, китайцы жадины, пока не увидел, что у них есть аналог Claude Work — Kimi Work.

В чём его фишки: он работает без VPN, есть своё расширение для Chrome, через которое агент может бегать по вашим вкладкам или сам выполнять задачи в браузере. Например, он скачал мне 700 страниц с карты сайта за 20 минут. Эмбеддинги и векторную базу строил часа три.

Есть специальный режим K3 Swarm. В нём агент создаёт коллег, и они весело вместе колбасят мою задачу. Причём агенты такие смешные: Kimi даёт им имена. И ты понимаешь, что работает не просто безродный робот, а мистер Линн или Александр.

В общем, вывод про Kimi такой: кодить в терминале невыгодно — лимит съедается слишком быстро. Зато Kimi Work — крутая история.

Отдельно понравился сам Kimi как инструмент для поиска информации и глубоких исследований.

У меня всё. С пятницей!

Мне кажется, нейронные сети сильно подсадили нас на ожидание какой-то чудесной модели. И мы сильно погружаемся в массовый психоз. Мол, Claude написал, что Fable 5 еще три часа будет доступна в платной подписке за 20 долларов. И мы не спим ночью, чтобы успеть покодить этой моделью, а потом утром написать:

«Круто. Успел. Всю ночь вместо здорового сна пил кофе и кодил с Fable 5. Успел».

В общем, несмотря на то что Fable 5 крутая, мне кажется, так фетишизировать отдельные модели не стоит.
Ловлю себя на том, что модели интересны именно в оркестре под определенные задачи. По-настоящему ценными оказываются функции, которые каждая нейронка делает лучше других, и это добывается только в работе. Например, Claude Code лучше программирует, Claude лучше пишет тексты, а Gemini быстрее бегает по сайтам и скачивает страницы.
Или, например, вот сегодня был приятно удивлен Codex. Да, с ошибками, но он справился с задачей: взял файл с ключевыми словами, вытащил оттуда запросы про поломки автомобилей, открыл браузер, залогинился в ChatGPT, Gemini и Claude, запустил Deep Research, причем каждой нейронке дал непересекающуюся часть исследования, а потом объединил результаты в один файл. При этом стоило мне только начать восторгаться его силой и дать ему больше воли и прав, как он сам пошел в сервис Dslab и заказал мне статьи у GLM 5.2, хотя я вообще-то ждал от него промпта.
При этом я понимаю, что в любой момент какой-нибудь наш чиновник может запретить очередную нейронку, мотивируя это тем, что сумасшедшие больше разговаривают с нейронкой, чем с утюгом или телевизором, продажи утюгов упали. А какой-нибудь чиновник из Европы может сказать, что теперь будет проверять у россиян паспорт после каждой строчки написанного кода.
Поэтому сейчас я подключаю в свои оркестры такие инструменты, как OpenCode, который занимается шопингом токенов китайских нейронок — Kimi, GLM и эмбеддингов Qwen — через сервисы вроде dslab.tech, polza.ai и других. Не потому, что они лучше, а потому, что это хорошая замена или дешевая помощь для простых операций.

Ездили в Коломну. Пошли там в «Дизайн-макет». Это знаете, такие конструкторы, где весь город показан в миниатюре. На кассе сидел молодой человек и что-то мастерил. Увидев нас, обрадовался и сказал, что это он с товарищем создал за два года миниатюру города.

В моём понимании современный бизнес состоит из делегирования: когда 200 ИИ-агентов делают 200 плохих презентаций, другие 100 агентов пишут 100 плохих текстов, и один балабол со сцены рассказывает про то, как управляет ИИ-агентами. А тут человек в полутьме сам мастерит макет города, сам рассказывает, причём лучше любого сторителлера. Сложно было понять, как это. Так же нельзя, так книги по делегированию не разрешают. Когда я подошёл и спросил, хоть через чертеж города ИИ делает ? Он сказал: «Нет, мы сами на картах взяли, ИИ не справились...». Я подумал огорчиться, но потом быстро оказался в какой то кольчуге с медовухой и мечом в руке, как и бывает на отдыхе.

Если честно, внутренний жадина говорит, что не надо всё в открытый доступ. А я давлю внутреннего жадину, как из тюбика пасту.

Вот аналитика — какие каналы и какой результат получили мои студенты, которые ходили на вариатив по продвижению в Школе дизайна. Там шикарные кейсы по упаковке контента, продажам «в лоб» и разным каналам:
👉 Аналитика и кейсы студентов с 4 го модуля. Они на фото красивые.

А вторая ссылка — это я сегодня выступаю на Стартаплабе в Креативном хабе:
👉 Моё презентация на Стартаплабе про личный бренд . Посчитал удачный и неудачный опыт на разных каналах для продвижения своих услуг.

В секции буду еще выявлять секретные методы Славы Рюмина — как он со статей-интервью сделал канал в 65 тысяч подписчиков в Телеграм.

Мой друг — владелец крупной логистической компании — рассказывал про челноков старой школы. Те ввозили одежду из Китая буквально на себе: надевали по три пуховика, чтобы сэкономить на таможне.
Современные челноки одежду не возят. Они продают токены американских ИИ-компаний.
В Китае можно купить доступ к Anthropic / OpenAI за 10% от официальной цены — пишет Витя Тарнавский. Увлекательное чтиво про новых челноков:

Думаю, честертоновский Фламбо обалдел бы от схем, которые придумали китайцы. Называется «одна рыба — три блюда».
———
Шарапов в «Месте встречи» внедрялся в воровскую малину, а Жеглов в финале суровым голосом Высоцкого вызывал: «А теперь — Горбатый!». Современный Шарапов ходил бы вместо «малины» по перевалочным пунктам — китайцы называют их 中转站 («пересадочная станция»). Сервер где-то за рубежом принимает твой запрос к Claude, пересылает его как будто от себя, и возвращает ответ обратно. Никакой «Маньки Облигации» и «Промокашки» — персонажей из «Места встречи изменить нельзя». Никакого адреса. Каталог таких перевалочный пунктов лежит в открытом доступе на GitHub. Один закрыли — через несколько часов встал новый. А теперь о рыбе.
———
БЛЮДО ПЕРВОЕ — НАКРУТКА НА ДОСТУПЕ.
Массово регистрируют аккаунты, чтобы собрать бесплатные $5 от Anthropic. Перепродают неиспользованные квоты с чужих аккаунтов. Берут один тариф за $200 и делят его между десятками пользователей. Плюс совсем не невинный способ: аккаунты через краденые карты обходятся оператору практически в ноль.
———
БЛЮДО ВТОРОЕ — ПОДМЕНА МОДЕЛИ И РАЗДУТЫЕ ТОКЕНЫ.
Ты платишь за Opus 4.7 — прокси тихо отправляет запрос в Haiku или китайский Qwen, а в ответе пишет «Opus». Проверить невозможно. Исследователи из немецкого института CISPA проверили 17 прокси: доступ к «Gemini 2.5» через прокси показал 37% на медицинском тесте против 84% у официального API. Пользователи называют это 降智 — «понижение интеллекта». Чувствуешь, что ответ тупой — но доказать нечем. Второй трюк — прокси постоянно меняет аккаунты, это ломает кэширование, и ты сжигаешь полноценные токены на контекст, который мог бы стоить почти ноль.
———
Причём это не страшные книги про якудзу и ниндзя — это реальные схемы, которые лежат прямо на наших маркетплейсах. На том же plati.ru: хочешь ChatGPT — вот китайский сервис 987ai.vip, покупает тебе аккаунт через App Store. Хочешь Perplexity — получаешь целый комплект, включая данные для биллинга.
А есть люди совсем без комплексов. Продают на Авито доступ к lmarena.ai и подобным бесплатным сервисам, имеют кучу отзывов и называют это «доступ ко всем нейронкам бесплатно без абонентки».

Google, похоже, решил дать нам противоядие от кликбейт-заголовков — внедрив Gemini в YouTube. Теперь под видео появилась официальная кнопка «Задавайте вопросы». Поэтому многие видео можно не смотреть. Увидел яркий заголовок — спроси Gemini и получи ответ на волнующий вопрос без просмотра. Нравится, что со многими видео можно разобраться прямо в YouTube, не импортируя информацию в NotebookLM или Яндекс Про.


Прочитал, что Claude будет выборочно верифицировать пользователей через камеру, а также создала супергениальную модель, которую запретили. Однозначно Claude крутые. Поэтому рад, что избавился от зависимости от них. Claude CLI занимает достойное место среди остальных нейронок, а не мой основной актив.

Вообще считаю, что хорошая история — когда у вас для агентских задач несколько нейронок. У меня Gemini CLI, Claude Code и Codex. Причём я их могу просто запустить в трёх разных терминалах одновременно — и значит, нанять лучшие нейронки мира для решения своих задач.

А могу через CLIProxyAPI сделать так, чтобы лучшие модели Gemini, Claude и Codex по подписке общались между собой в терминале. Я ставлю задачу оркестранту, и он разруливает общение между нейронками. Похожий функционал я видел в Genspark — там по сути консилиум нейронок, и оркестрант выбирает лучшее. В CLIProxyAPI я могу подойти к этой задаче гибче: например, выбирать модели под задачи, распределять функционал — просить одну нейронку сделать одну часть работы, другую — другую.

Единственный минус такой модели в том, что нейронки не могут работать как отдельные агенты, бегать по папкам — например, одна делает текст, другая инфографику, третья верстает статью. В моём случае есть оркестрант-сталкер: он идёт, разруливает со всеми моделями, ставит им задачи, они сдают ему работу, он приносит мне. Я общаюсь только с ним. Если же нужны агентские задачи — лучше использовать CLI на компе.

Не буду грузить дальше — сделал схему. Забирайте.

Всю неделю сидел на дипломных работах. Познакомился с 34 дипломниками-бакалаврами и 48 магистрами. Они презентовали разные стартапы. Я так возбудился, что создал себе тоже пару стартапов для студентов и внутреннего пользования.

Один стартап решает вопросы нетворкинга. Я беру специальную программу TargetHunter, выкачиваю друзей разных специалистов во ВКонтакте — туда всё больше гуру направляют на блогинг. LLM проводит их скоринг и говорит милым студентам-дизайнерам: «Посмотрите, какой хороший человек. Дай на него рекламу или познакомься с ним, он ведь большой директор и хранит большие бюджеты».

А второй стартап смотрит список пабликов во ВКонтакте и определяет, где тёплая аудитория, чтобы купить там рекламу.

Причём, как всегда, мне помогает в этом CLIProxyAPI. В моём случае для анализа профилей используются разные модели LLM по подписке — Gemini и ChatGPT. Это удобно, когда кончаются токены по подписке у одной модели: другая заменяет её, и система не рушится. А также несколько моделей могут параллельно работать и ускорять процесс.

Вообще заметил, что стал меньше зависеть от чата с нейронкой. Помню, раньше ИИ претендовали на роль таких собеседников, с которыми общались даже на тему любви к Жилю Делёзу. Сейчас отношения стали более прагматичными, инструментальными. Раньше психотравмой был бан какой-нибудь нейронки. Сейчас, когда стал работать в терминале, бан уже воспринимается как смена самоката.

Мне кажется, Claude Code стал конкурировать с чатом Claude, и с ним проводят больше времени, чем за беседой с услужливым роботом в чате.
Всех обнял.

В продолжение темы использования Cliproxyapi — это действительно офигенный продукт, который меня поразил. Это пост по SEO-применению.

Сегодня вместе с отрядом нейронок собрали на нем небольшой поисковик по базе ключевых слов из Яндекс Метрики. В чем суть: я выгружаю десятки тысяч ключей, и мне нужно понять, какие темы на сайте уже закрыты (удовлетворены). Если заставлять LLM постоянно перебирать такой массив напрямую, никаких токенов не хватит — в одном проекте может быть больше сотни тысяч запросов.

Поэтому ради экономии мы придумали гибридную схему: нейронка генерирует шаблоны для поиска, находит синонимы и креативит, а сам поиск по базе берет на себя Python-скрипт. Так мы вообще не тратим токены на рутину.

Кстати, в одном из роликов на канале Михаила Шакина по вайбкодингу для SEO докладчик Александр Шамрай рассказал, что любой такой скрипт можно упаковать в EXE-файл, то есть сделать удобный интерфейс для кода, который пишет нейронка. Для тех, кто программирует, это наверняка элементарная история. Для меня же это стало настоящей сенсацией — примерно как для Маркеса, который прочитал «Превращение» Кафки и понял: «Офигеть, а что, так можно было?!»

В общем, я запряг Claude Code создать мне удобный интерфейс для поиска по базе Метрики. Но учитывая, что у меня оформлены платные подписки на топовые нейронки, я попросил Claude Code не кодить в одиночку, а привлечь к задаче Codex и Gemini. Как же круто дорогого зазнайку Claude Code постоянно троллить и говорить: «Давай, подключай коллег, что они думают? Пусть оценят по 10-балльной системе, разбегутся по ролям». Я подключал их для того, чтобы они распределили задачи по кодингу и каждый писал свою часть, а также чтобы каждый из них запускал промпт, выдавал результат и сравнивал с остальными. Например, по подбору ключевых слов у меня выиграл ChatGPT 5.4, а не Gemini 3.5 Flash.

Как же круто было наблюдать, что они все в игре, — это практически как смотреть на любимую сборную по футболу, которая проигрывает. На выходе они очень быстро выдали страшный и абсолютно неработающий код. Но в этом и фишка метода: они создают инструмент, а дальше уже допиливаем совместно, я их тестирую и корректирую.

В итоге я включил режим душнилы, стал ругаться и ворчать, и мы с Claude Code всё довели до рабочего состояния. Но сам факт того, что можно ставить задачу отряду разных LLM, не тыкая в n8n, а оркестратор сам распределяет подзадачи между другими моделями, — очень возбуждает.

По поводу SEO: Кстати, 30-го числа в Москве пройдет мероприятие сообщества «Хорошие SEOшники». Будут плотно топить как раз на тему ИИ в поисковой оптимизации. Вот ссылка

Почему Gemini оставит миллионы людей без работы уже в этом году
«Google убил половину индустрии», «Google изменил ИИ навсегда» — такие заголовки доносятся из каждого утюга после конференции Google I/O 2026.
Короче, стандартная история от Google: на сцене опять вытаскивают кроликов из кармана, а потом часть этих кроликов спокойно остается жить в мантрах пиарщиков.
Поэтому я посмотрел не на обещания, а на то, что можно уже сегодня потыкать руками.
Главное впечатление: поиск Google начинает превращаться не просто в место, где тебе выдают SEO-ссылки, а в реальный такой чат. Ты можешь попросить создать сложные запросы на человеческом языке, а результаты — замайндмэпить в инфографику или посты.
По ссылке — мои примеры:
• что получилось в поиске;
• как он собирал таблицы и дайджесты;
• где это полезно для маркетинга;
• почему это не просто «ИИ в поиске», а смена рабочего сценария.

Кстати, Google совершенно безвозмездно дает доступ к Nano Banana прямо в результатах поиска.
См. ссылку: https://digital-ohota.ru/page143588666.html