В чем сила, брат? В контексте
Разгоняли вчера идеи, как сделать AI компаньона круче. Очевидное направление мысли - чем больше контекста у агента про человека, тем лучше пользовательский опыт. Но где взять контекст у обычного юзера?
Родилась идея подключать аккаунты в Google (почта, календарь), YouTube, Facebook.
Решил протестировать на себе и начал вайбкодить прототип в Claude Code. Сразу уткнулся в ограничения - многие вещи платформы не отдают (Facebook после скандала с Cambridge Analytics), но что в итоге можно вытаскивать:
Почта и календарь Google
✅ Темы и отправители последних 200 писем
✅ Тело писем (сниппеты)
✅ Все события в календаре за последние 6 месяцев (названия, участники, время)
⛔️ х
YouTube
✅ Подписки на каналы
✅ Залайканные видео
⛔️ История просмотров (API закрыт)
Facebook
Facebook — почти всё закрыто без ревью приложения:
❓ Посты пользователя
❓Лайки страниц
❓Группы
❓Список друзей
❓Интересы
⛔️ лента
Но даже с учетом этих ограничений алгоритм собрал более 657 data points и очень точно узнал многие вещи обо мне. Вот в кратком виде его рекомендации:
На весь эксперимент вчера у меня ушло 30 минут.
Разгоняли вчера идеи, как сделать AI компаньона круче. Очевидное направление мысли - чем больше контекста у агента про человека, тем лучше пользовательский опыт. Но где взять контекст у обычного юзера?
Родилась идея подключать аккаунты в Google (почта, календарь), YouTube, Facebook.
Решил протестировать на себе и начал вайбкодить прототип в Claude Code. Сразу уткнулся в ограничения - многие вещи платформы не отдают (Facebook после скандала с Cambridge Analytics), но что в итоге можно вытаскивать:
Почта и календарь Google
✅ Темы и отправители последних 200 писем
✅ Тело писем (сниппеты)
✅ Все события в календаре за последние 6 месяцев (названия, участники, время)
⛔️ х
YouTube
✅ Подписки на каналы
✅ Залайканные видео
⛔️ История просмотров (API закрыт)
Facebook — почти всё закрыто без ревью приложения:
❓ Посты пользователя
❓Лайки страниц
❓Группы
❓Список друзей
❓Интересы
⛔️ лента
Но даже с учетом этих ограничений алгоритм собрал более 657 data points и очень точно узнал многие вещи обо мне. Вот в кратком виде его рекомендации:
Based on the digital footprint data, here's a comprehensive interest profile for Igor:
Hobbies: Plays Go (Weiqi) online regularly. Listens to Russian folk music and Zemfira. Goes to theater. Watches documentary lectures and philosophy content. Does boxing and yoga.
Work: Builds startups, follows AI closely (subscribed to Karpathy, Lex Fridman, Andrew Ng). Works in product management.
Daily life: Orders healthy meals via Wolt in the evenings. Flies through Cyprus. Lives between cities. Uses Wise and Revolut.
Family: Has a Boston Terrier named Francis. Subscribed to a bunch of dog training channels.
Values: Reads independent media. Deep into Russian culture and architecture. Watches philosophy lectures.
Igor would engage warmly in discussions about:
- Go strategy and famous games (like AlphaGo vs Lee Sedol, which he's liked)
- AI developments and their implications for business and society
- Russian culture and music, especially traditional folk instruments
- Product management challenges and startup experiences
- Travel experiences and cultural observations
- Dog training and pet care stories
- Historical analysis of Russian and world events
- Technology trends in fintech and AI
На весь эксперимент вчера у меня ушло 30 минут.