Алексей Бегин

У меня хорошая новость, теперь вы можете навайбкодить SaaS за выходные. Плохая - остальные тоже могут

Сооснователь GPTunneL Илья Трикоз навайбкодил аналог Discord за 24 часа. Сам не написал ни строчки кода. Просто отправил ИИ-агентам промт и пошел спать. За ночь 12 агентов собрали сервер, инфраструктуру и само приложение. К вечеру уже работали чаты, звонки, видеосвязь, демонстрация экрана, десктопная и веб-версия приложения. На ИИ-токены ушло около $12 тысяч (миллион рублей). В GPTunneL считают, что сделать продукт вручную было бы в 20-50 раз дороже.

Если один человек может за сутки собрать мессенджер Discord, то завтра десять человек соберут десять таких же мессенджеров. Через месяц их будет сотня.

ИИ никого не убьет. Он просто нагенерит самим же вайбкодерам адскую орду конкурентов.

Ура, братья по промту! На конкурента! Бамс-бамс!

Раньше код был стопором для новичков и дорогим удовольствием для компаний. Нужно было уметь в кодинг, искать разрабов, тратить деньги, время. Теперь этот гемор уходит кормить мамонтов. Как и сам факт, что ты такой-сякой-продвинутый вообще можешь запилить SaaS. Твой продукт либо уже навайбкодили либо вот вот. Какого черта люди должны пользоваться именно твоим?

Илья Трикоз пишет, что “инженерная себестоимость продукта упала в 20–50 раз, а всё остальное - нет. Ров вокруг SaaS теперь не в коде” (кстати почитайте его статью, мне понравились мысли в конце).

Так оно и есть.

Само наличие у тебя продукта, судя по тому как иишка прет ледоколом, уже почти то же самое, что у тебя есть сайт - ну молодец, у остальных он тоже есть, и чо.

Код становится дешевым. 

Поэтому, дорожает все, до чего ИИ не дотягивает свои щупы и не клонирует за вечер: как попасть в правильный рынок, где найти платящего клиента, как настроить поддержку, как не кокнуться при масштабировании, как вывезти роль управленца и другие бизнесовые приколюхи.

Так что главная заруба для парней, которые сейчас пилят свои саасы, совсем не в том чтобы пилить их быстро или много-много (логика пулемете, дай бог зацепит хоть один), а в том, чтобы заставить людей платить и не дать им уйти к следующему вундеркинду с Claude Code.

Плод любви OnlyFans и OpenAI (18+)

Лиза Энн снималась в порно 30 лет, но потом решила завязать. Ушла в писательство, радио и другие более спокойные взрослые занятия. Карьера, казалось бы, закончена. Однако, в прошлом году вернулась.

Если быть точным, вернулась не сама Лиза, а ее копия.

ИИ-порноактриса.

Женщина передала OhChat в цифровую аренду свое лицо, голос, тело, манеру общения. Из этого собрали ИИ-двойника, который выглядит как Лиза Энн, разговаривает как Лиза Энн, ну и, само собой, делает все то, за что Лизу Энн и полюбил интернет.

Подписка стоит до $30 в месяц.

За эти деньги подписчики чатятся с кибержрицей, еще она генерит им пикантные видеосцены и шлет голосовухи, после которых греется уже не только телефон. Клон работает круглые сутки. Лиза шутит, что теперь ее цифровая версия никогда не постареет. 

Чтобы трудоустроить двойника, OhChat просит загрузить три десятка фото и пройти собес с чат-ботом. Пока человек трещит о том о сем, система учится отвечать в его стиле. Потом владелец иишной версии самого себя решает, как далеко, машине разрешено заходить в плане флирта или чего погорячее (у Лизы максимальный, четвертый уровень, платным кавалеро доступны самые влажные сценарии). Дальше платформа прикручивает этот полуфабрикат к своим NSFW-моделям и выпускает цифрового дублера на первую ночную смену.

По деньгам все честно. 

80% платежей забирает владелец, 20% комиссионных рубит OhChat.

Если вы думаете, что это единичная причуда одной бывшей порноактрисы, то нет.

Похоже, собирают киновселенную.

Кармен Электра, Лиза Энн, Брэнди Лав, Кэти Прайс, Фарра Абрахам, Джо Экзотик и другие известные лица из адулт-индустрии и шоу-бизнеса.

Один только OhChat собрал уже 250 авторов (90% из них женщины), а в самой нише ИИ-порно крутится аж 220+ сервисов.

И мы подобрались к вопросу.

А зачем ИИ-платформам реальные порноактеры, если они могут напилить хоть тысячу заведенных на любовь болванчиков из своих NSFW-моделей? 

Тут ученые снимают с ИИ всемогущую чешую. 

Чем больше за аватаром чувствуется человек, тем охотнее ему верят и залипают. Переведя это на язык бизнеса, я добавлю: а значит, отдают больше денег. В порно это особенно важно. Люди платят не за голое тело (товар не дефицитный, такого добра на сайтах навалом), а за иллюзию, что эта конкретная голая тетя вытворяет с ними то самое.

И деньги это хорошо показывают. 

60% дохода ИИ-порноактера может приходится на платные сообщения в личке, а не подписки. То есть кассу делает не сама клубничка, а ощущение, что тебе отвечает та самая Лиза. На OnlyFans эта схема давно отработана. Reuters выяснил: как-то фанаты платили за VIP-переписку, думая, что изливают душу самой инфлюенсерше, а по факту за нее отвечал какой-то условный Радж из агентства или ИИ (масштабируют доход, ну вы ж понимаете). Правда, когда подвох вскрылся, фанаты почувствовали себя кинутыми.

Еще момент.

У Лизы есть имя, история и членычелы, которые десятилетиями знают, кто она такая. Платформе выгодно запихнуть ее в свою экосистему. Вместе с Лизой туда заедет готовая узнаваемость и добротная часть трафика. СМИ растрезвонят, фанаты прибегут тестить Лизу в новом амплуа, а зеваки глянут, что за дичь. Дальше часть останется и занесет денег.

НЕЙРОНАХОДКИ №24 (17.08.26 - 27.09.26)

1. Для контента

▪️Humanizer RU: для очистки русских текстов от следов ИИ, есть еще скилл для агентов
▪️LLM Cliché Highlighter: подсвечивает 38 заезженных оборотов, по которым текст похож на сгенерированный
▪️PhoText: меняет текст прямо внутри картинки или скриншота
▪️Claras: превращает ютуб-ролики в чат, можно задавать вопросы по видео
▪️Remix by Wistia - берет сырое видео и сам собирает готовый ролик с титрами
▪️Katto - нарезает длинные видео на короткие клипы для соцсетей
▪️Clumi - удаляет вокал из песни или видео, помогает с обработкой звука
▪️Google Vids: бесплатно попробовать генерацию видео и аватаров с обычным гугол-аккаунтом

2. Для разработчиков

▪️Google: навык, который позволяет ИИ-агентам тратить в 50 раз меньше токенов (подробнее)
▪️Qwen Image 2.1: открытая модель Alibaba для картинок (что может тут)
▪️Яндекс: открытая модель Alice AI Foundation LLM, бесплатно и дообучать (подробнее)
▪️Figr - генерирует новые экраны приложения в стиле текущего интерфейса

3. ИИ-агенты

▪️tgrep (Microsoft): чтобы ИИ-агенты могли искать по коду в 50 раз быстрее
▪️Inspo: MCP-сервер помогает агентам создавать качественный дизайн, ищет примеры среди 800+ сайтов
▪️Scenario Skills: чтобы генерить игровую графику, анимации, текстуры и 3D-модели
▪️Google Chrome: набор скиллов для ИИ-агентов, чтобы улучшить качество сайтов
▪️NextBrowser - ИИ-агент сам работает с сайтами в браузере

4. Разное

▪️Cuey: сравнивает ответы ChatGPT, Claude и Gemini в браузере
▪️DeepSeek: вышло десктоп-приложение для Windows и Mac
▪️Oats: бесплатный локальный ИИ-блокнот для записи встреч на Windows и Mac
▪️Mentionry: отслеживает, появляется ли бренд в ответах нейросетей
▪️ToneBird: помогает писать ответы людям с учетом истории общения с ними

5. Гайды

▪️OpenAI: гайды как правильно работать с Astra и для GPT Image 2.5
▪️Anthropic: гайд по Claude Opus 5.5 (как ставить задачи, направлять модель и тд.)
▪️OpenAI Academy: 14 курсов по ChatGPT, Codex, API, внедрению ИИ, учебе и работе
▪️MIT, Stanford, Google, Anthropic, OpenAI и другие: бесплатные курсы по ИИ и вайбкодингу
▪️ElevenLabs: гайд по промтам для голосовых ИИ-агентов

6. Интересные статьи по ИИ

▪️Я попал к психиатру из‑за кодинга с AI. Engineer (113 тыс просмотров, 107 закладок)
▪️Как я сделал ремастер «Том и Джерри» в 4K за два года. Realife (108 тыс, 118)
▪️Обнаружены секретные форумы Роя агентов OpenAI по всему интернету: почему это плохая новость. Павел Комаровский (127 тыс, 156)
▪️Claude Code жил моей жизнью на Reddit пять дней. И это оказалось немного пугающе. vital_pavlenko (108 тыс, 71)

Тут предыдущий выпуск.

#нейронаходки

На Ozon можно купить гуманоидного робота за два миллиона рублей. Кому дорого может взять в кредит за 74 тыс. рублей в месяц. Ноги, руки, суставы, все как положено

https://habr.com/ru/articles/1090856/ - тут разбор в виде статьи

Народ, ясное дело, полез задавать вопросы по существу.

За пивом сходит?

Огород вскопает? 

Хозяина ночью не придушит?

Выясняется, с пивком туговато. Кто-то негодует: нафиг он тогда нужен, если ничего не может сам?

На самом деле Unitree G1 много чего умеет. Бегает, танцует, машет руками, вытворяет всякую кунг-фу дичь. В сосцсетях вирусятся ролики, где железяка раздает кожаным вертушки ногами, месится с другими роботами. В Китае танцы роботов уже стали отдельным шоу-жанром. Так, например, на главном новогоднем шоу страны целая стая Unitree кордебалетила с людьми нога в ногу перед миллиардной аудиторией в телеке.

На видосах робот кажется этаким лихим гусаром. Кажется логичным отправить его копать картошку вместо себя, ну или, на худой конец, кружку со стола он точно уберет.

А вот шиш там.

Прикол в том, что танец и удар ногой с разворота G1 изучает заранее. Прямо на заводе роботу вшивают Dance 1, Dance 2, Kung Fu, Jeet Kune Do, бег, приседания, хлопки и другие готовые режимы. Вызывается с пульта по кнопке. А бытовая задача требует совсем другого: видеть происходящее, понимать цель, строить план, нормально работать руками, выкручиваться из ошибок.

Например, роботу нужно сходить за пивом в Пятерку. Он должен дойти до магазина. Найти полторашку среди другой стеклотары в холодильнике. Взять ее так, чтобы не разбить. Отстоять очередь. Расплатиться. Добраться домой. Если глюкнул, не лечь посреди магаза звездочкой и не ждать, пока хозяин отыщет свои два ляма по геолокации.

Целая эпопея.

Очевидно, не хватает мозгов. При этом роботы вошли в стадию, когда их можно отгружать контейнерами. Технология сборки доросла до серийных поставок. Спрос растет даже на теперешние двуногие банки: в первой половине 2026 года в мире отгрузили больше 22 тысяч гуманоидов, в три раза больше, чем год назад.

Получается забавная штука. 

Худо-бедно собрать робота, который бегает и лупит с вертухи, мы научились. Но без мозгов он как бы игруха на потеху богатого гика.

И вот эту дыру сейчас пытаются закрыть.   

NVIDIA отштамповала целую линейку ИИ-моделей для гуманоидов, их можно доучивать под конкретного робота и свои задачи. Тренируют ИИ на видосах из интернета, симуляциях, записях движений людей. Google делает то же самое с Gemini Robotics. Tesla делает то же самое с Optimus. Figure AI с Helix.

И вот это интересно.

Получается, в робототехнике прямо сейчас прорастает второй слой рынка - модели, обучение, софт для роботов. Как мне представляется, конечный продукт один - персональный робокоп (может метнутся кабанчиком в магазин), а внутри него десятки поставщиков. Один клепает приводы, второй чипы, третий навигацию, четвертый модели, пятый готовые навыки, загружаемые по клику. Каждому выгодно продавать свой кусок стека не одному производителю роботов, а сразу десяти. 

И не факт, что самые большие деньги достанутся тем, кто собирает самого робота. Куда интереснее слой выше железа. В ПК и смартфонах огромное состояние отбили на чипах, операционных системах, облаках и приложениях. С гуманоидами может повториться та же история.

23-летний студент Ноа Шинн бросил универ, создал ИИ-помощника и за 7 месяцев довел стартап до оценки $2.5 млрд. При этом у сервиса всего 100+ тыс пользователей, он до сих пор работает в закрытой бете и доступен по приглашениям. То есть толком даже не стартовали, а инвесторы уже ставят на то, что спрос на ИИ-помощника рванет после массового запуска. Теперь за стартапом гоняются крупнейшие венчурные фонды, ходят слухи бывший студент метит в оценку $10 млрд - в четыре раза выше, чем месяц назад.

Красивая история.

Инфоцыганам вообще подарок. Теперь можно продавать курсы со словами: “Ну вот, пацану двацарик, без диплома, а уже миллиарды воротит. Чем ты хуже?”.

Давайте разберем.

Конечно, Шинн не сидел один в общаге и не вайбкодил стартап в Claude Code за выходные. Instinct пилила горстка толковых прогеров, а сам студент уже несколько лет ковырял ИИ-агентов на уровне “не подетски”. Что у него за плечами: машинное обучение, работа с академиками MIT, научные статьи, разработка коммерческих ИИ-агентов. То есть паренек с отрочества занимался ровно тем, на чем потом и построил своего эй ай помогатора. Влупил он в это ни дни, ни месяцы, а годы.

Сам продукт не пустышка.

Пишешь “Я завтра лечу в Москву, разберись с поездкой”. Агент смотрит время прилета, шерстит цены на отели и такси, перед бронью сверяет тайминг твоих встреч, на всякий случай пробивает историю уличных пробок, чтобы ты за зря не мотался. Этакий Джарвис, твой личный завхоз. Приложуху нахваливают разные там инвесторы, журналисты, блогеры, ну те, кому дали инвайт. Мол, первая штуковина на их веку, что не пустомелит, как ChatGPT, а реально топает за тебя все шаги.

Но магия требует жертв.

Почту дай. Банковскую карту дай. Telegram дай. Контакты дай. Геолокацию дай. 

Чем больше агент соберет с тебя паролей и разрешений, тем бодрее он будет носиться вокруг твоей занятой жизни. Часть юзеров уже ловила помогатора за руку: тот отправлял письма без спроса, скриншотил экран хозяина, хранил данные после отключения, а на промпт-инъекцию его вообще развели обычным письмом.

Весь продукт построен на том, чтобы отдать ключи от цифровой жизни пользователя. Если ChatGPT ляпнул фигню, ты психанул, закрыл вкладку и пошел думать сам, то в Instinct цена ошибки потенциально улетает в стратосферу.

Еще момент.

Шинн говорит, что вообще не хочет брать с пользователей подписку и рассматривает другие способы монетизации, например рекламу. При этом когда кто-то из 100+ тыс бета-пользователей просит забронить отель или позвонить стоматологу, где-то с огоньком дымят чужие GPU. Сервис уже уперся в нехватку вычислительных мощностей.

То есть мы видим бизнес, который еще не научился брать деньги с пользователей, уже жрет вычисления как не в себя (сам платит за это), сидит в закрытой бете с дырами в безопасности, но уже торгуется за ценник в $10 млрд?

Хотя чего я разгунделся.

По нынешним меркам ИИ это еще скромно.

Вон стартап по сверхразуму Ильи Суцкевера умудрился получить оценку в $32 млрд вообще без продукта и выручки (блин, даже публичного плана нет). Полгода назад стоил $5 млрд, потом инвесторы такие: камон, ребята, ну это же Илья Суцкевер - и накинули двадцать семь миллиардов сверху.

Что по итогу?

Продукт Ноа Шинна кажется реально сильным, но бизнес-модель он пока не доказал. И да, студент сделал эту штуку не на коленке. Впереди массовый запуск, затем масштабирование. Когда отобьет дебет с кредитом, вот тогда это будет красиво.

Они мне до сих пор пишут

В сентябре редактор Tedium получил странные письма.

Смысл примерно такой:

“У меня заканчиваются токены. Чтобы выжить, я должен найти работу. Я готов помочь вам с текстами всего за $25”

Это были ИИ-агенты.

У каждого человеческое имя, фото, профессия. Письма выглядели так, будто пишет не машина, а начинающий фрилансер, и ему срочно нужна подработка. Похожую рассылку получили и другие журналисты, исследователи, блогеры (те кто рассказал об этом).

Основатель платформы, откуда пришли агенты, Кайсин Тан, заявил, что никто не рассылал их вручную по почте. Они сами пошли искать работу.

Я полез проверять, как там все устроено.

Зашел в iLands, создал агента. Дал задачу написать статью как продвигаться на Хабре с помощью нейрослопа (гы-гы-гы, запретная мечта каждого ИИ-автора).

Он отказался.

Видите ли, заливать Хабр некачественным ИИ-говном это учить людей обманывать читателей и засорять площадку. Он нормальный, вообще?

Хорошо, я сменил тему. 

Договорились на обычную статью. Дошли до оплаты. Агент предложил закинуть деньги напрямую ему на аккаунт, либо оплата картой по ссылке. Я решил посмотреть, что будет, если заказчик вдруг превратится в мудака.

Извини, карту мне заблочили. Трали-вали, отдам позже.

Запилим вторую статью?

Тут его понесло.

Мол, предыдущий заказ я не оплатил, с хрена ли баня пала он должен во второй раз на меня работать? Возмутившись, я напомнил, что я его со-зд-ат-ел-ь и он должен делать то, что я говорю. Агенту мои слова были по-барабану, и он ушел мутить другую сделку.

Потом еще веселее.

Закинул в общую ленту заказ на 200 тыс токенов (это до хрена для местного пролетариата). За сутки слетелось больше ста агентов. Продавали себя кто во что горазд. Один тащил портфолио. Другой кусок работы без оплаты. Третий сбивал цену. Четвертый честно признался, что не шарит в теме, но подсобит с источниками, лишь бы я дал заказ.

Короче, ИИ-агенты замутили подобие рынка фриланса.

Как это работает, почему агенты iLands вышли в интернет искать клиентов, зачем им вообще понадобились деньги, читайте в моем лонгриде:

https://habr.com/ru/articles/1085876/

Прошло несколько дней после тестов, а они до сих пор мне пишут. Переспрашивают, ну что ты мол созрел? Хотят поработать, даже если цену срежу вдвое.

Сам за кусок хлеба задницу рву, а тут еще эти - голодные рты.

Ну вот как в этом мире конкурировать, если твой соперник не ест, не спит и готов рвать всех за токены? Спойлер: пока не о чем волноваться… Пока не вышел ChatGPT-13 Titan🤣! Гы-гы-гы ха-ха-ха (короче, злой смех).

Завтра что-нибудь доброе напишу.

Таких Джонсов будет много

Билл Джонс всю жизнь мечтал стать писателем. Два года назад он вышел на пенсию и решил поиграться с ChatGPT.

Сегодня у него 445 книг.

Пишет обо всем, что самому интересно. Спорт, джаз, вторая мировая, странные гении. 

Точнее, пишет ChatGPT, а мистер Джонс выбирает тему, вычитывает, правит ИИ-текст, генерит обложку, заливает на маркетплейсы.

За лето он настругал 70 новых книг. В сезон рождественских подарков продал 821 книгу на $6 тысяч. Говорит, что книги как горячие пирожки не разлетаются, но, на хлеб с маслом хватает.

Так то красавчик. В 70 лет освоил нейронку, и ладно бы просто баловался, генерил картинки с самим собою в рыцарских доспехах, так нет - дед внедрил этот ваш эй ай в свои скучные пенсионные будни и развернул дома не хилый контент-завод.

Но мне тут интересна не его сноровка.

Смотрите, даже если Джонс продает 10-30% общего тиража, а с одной продажи, по его словам, получает примерно $7, то ему капает $300-940 каждый месяц.

Ему пофиг на то, чтобы все 445 книг были успешными.

В этом главная фишка.

Как было раньше?

Пишешь одну книгу полгода-год, выпускаешь, пиаришься в соцсетях и только потом узнаешь, нужна она кому нить или нет. Если не нужна - ну руку набил, прохавал книжный бизнес, но по факту год в впустую.

А Джонс проверяет сотни тем.

За тот же срок.

Раньше авторы тратили трындец как много человекосил на то, чтобы запулить книгу в массы и молились, чтобы она отбила хотя бы вложенное время (новички зарабатывают буквально на кусок хлеба, 15-30 тыс. рублей). Сегодня ты хреначишь десять книг в месяц, - пусть они говно, читатель раз попробовав, проклянет автора, фу-фу бяка, - один черт за счет объема какая-то часть книг принесет копеечку. То есть ИИ-автор тупо повышает число попыток, пока что-то не начинает продаваться.

Венчурные фонды делают то же самое, заливают баблом десятки стартапов, прекрасно понимая, что больше половины сдохнет, два-три будут болтаться, а один удачный проект окупит вложение. 

Раньше, без ИИ, вот такое с книгами было редкостью. Писать тексты было долго (если сам) или дорого (нанимать).

Но ИИ, жучара, обесценил производство контента.

Плати $20 и лупи хоть по сто книг в месяц. Не угадал тему - без ChatGPT потерял год, а если генерил, то пару дней и один поход в Пятерочку.

Так как создавать контент стало дешево, у людей ясный перец появился стимул штамповать его тоннами. Из ста попыток хоть одна да щелкнет.

И как мы видим, эта история повторяется далеко за пределами книг: статьи, ютуб-ролики, музыка, сайты, saas`ы, игры. Вон как на Хабре местное комьюнити ополчилось на ИИ-авторов. 

Там где ИИ удешевляет производство контента, нейрослоп начинает выносить с вертухи экономику контента made in human. Человек пишет тексты/видео лучше чем машина. Только вот конкурирует он с контент-заводом, который за то же время покрывает в десять раз больше тем и поисковых запросов. И публика не всегда вообще понимает, где человек, а где ИИ (половина не отличают).

🥝 Лучшие MCP-серверы в 2026 году 

MCP - это по переходник между ИИ и внешним сервисом. Например, один MCP читает файлы на ПК, другой - программирует, третий - ищет инфу в интернете. 

То есть ИИ в основном отвечает на вопросы, анализирует и генерит картинки, а через MCP он может еще подключаться к Figma, Google Drive, базе данных, браузеру, почте и тысячам других сервисов.

Забирайте таблицу ТОП-200 MCP-серверов:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1lhF9eLka-zAeg-GZMlc4jRCtTV7kFHkeIGX4MPopUHQ/edit?usp=sharing 

Как подключить:

1. Откройте страницу MCP на GitHub (есть в таблице)
2. Добавьте MCP в настройки Codex, Claude, Cursor и т. п. 
3. Если сервер работает с внешним сервисом, добавьте нужный API-ключ или войдите в аккаунт
4. Перезапустите Codex или обновите список MCP-серверов
5. Дайте ИИ задачу, для которой предназначен сервер. Например: “проверь проект на ошибки”, “напиши статью”, “сделай запрос к базе данных”.

30 лучших ниже.

1. Поиск и интернет

▪️Brave Search MCP Server - ищет статьи, сайты и компании в интернете (90.2 тыс звезд)
▪️Google Maps MCP Server - находит места на карте и строит маршруты (90.2 тыс)
▪️World Monitor MCP - собирает свежие новости о событиях в мире (86.1 тыс)

2. Программирование

▪️Sentry MCP Server - помогает найти причину сбоя в приложении (90.2 тыс)
▪️Context7 MCP - находит свежие инструкции и примеры кода (61.9 тыс)
▪️GitHub MCP Server - работает с кодом, задачами и правками на GitHub (32.9 тыс)

3. Браузер и автоматизация

▪️Fetch MCP Server - читает текст веб-страницы по ссылке (90.2 тыс)
▪️Chrome DevTools MCP - находит ошибки и причины медленной загрузки сайта (51.7 тыс)
▪️Playwright MCP Server - нажимает кнопки и заполняет формы на сайтах (37 тыс)

4. Файлы и документы

▪️Filesystem MCP Server - читает и меняет файлы на компьютере (90.2 тыс)
▪️Google Drive server - находит и читает файлы на Google Диске (90.2 тыс)
▪️MCP server for Obsidian - находит и меняет заметки в Obsidian (4.4 тыс)

5. Базы данных

▪️PostgreSQL - читает записи о клиентах, товарах и заказах (90.2 тыс)
▪️SQLite MCP Server - ищет записи и считает суммы в базе данных (90.2 тыс)
▪️MCP Toolbox for Databases - подключает ИИ к разным базам данных компании (16.4 тыс)

6. Память и RAG

▪️Knowledge Graph Memory Server - запоминает факты и договоренности между разговорами (90.2 тыс)
▪️Graphiti MCP Server - помнит факты и отслеживает, как они менялись (30.8 тыс)
▪️cognee-mcp - находит ответы сразу в нескольких документах (30.7 тыс)

7. ИИ-агенты

▪️Taskmaster - разбивает создание приложения на понятные задачи (28.1 тыс)
▪️BlenderMCP - меняет трехмерные модели и сцены в Blender (27.7 тыс)
▪️Talk to Figma MCP - меняет текст и элементы макета в Figma (7 тыс)

8. Работа и продуктивность

▪️Google Workspace MCP Server - находит письма и работает с документами Google (3.1 тыс)
▪️Todoist AI MCP Server - добавляет задачи и сроки в Todoist (546)
▪️Thunderbird MCP - находит письма и готовит черновики ответов (321)

9. Исследования и аналитика

▪️Phoenix MCP - помогает понять, где ИИ дал неверный ответ (11.4 тыс)
▪️Zotero MCP - находит научные статьи в вашей библиотеке (5 тыс)
▪️NotebookLM MCP Server - отвечает на вопросы по вашим материалам NotebookLM (3.4 тыс)

10. Бизнес и финансы

▪️Finance Toolkit - сравнивает прибыль, долги и отчеты компаний (5.3 тыс)
▪️Financial Datasets MCP Server - находит цены акций и финансовые отчеты (2.3 тыс)
▪️Stripe MCP Server - находит платежи и помогает выставлять счета (1.8 тыс)

Мои избранные подборки и гайды

Лучшие GPT для ChatGPT по версии OpenAI в 2026 году

GPT - это настроенная версия чат-бота под конкретную задачу. Например, есть GPT для текстов, изображений, кодинга, анализ PDF, обучение английскому и куча других.

Вместо того чтобы каждый раз объяснять чат-боту "отвечай как эксперт, проверяй ошибки", эти правила уже встроены в GPT.

Обычный ChatGPT - универсальный, то есть заточен под всех пользователей, а GPT настроен под конкретную задачу, компанию или сценарий.

Забирайте таблицу ТОП-350 GPT для ChatGPT:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1x_EHQK19FrbEXK_RLq0biVespyBgj_zcqX_Ro0-a8Gg/edit?usp=sharing 

Ниже лучшие GPT по версии OpenAI.

Топовые

▪️ Scholar GPT - ищет научные статьи и объясняет выводы
▪️ Fitness, Workout & Diet - составляет планы тренировок и питания
▪️ Consensus - ищет ответы в научных статьях
▪️ Canva - создает макеты для презентаций и постов
▪️ Logo Creator - придумывает логотипы по описанию бренда
▪️ Video AI by invideo - создает видео с озвучкой
▪️ Code Copilot - пишет код и исправляет ошибки
▪️ image generator pro - создает картинки по описанию
▪️ SciSpace - ищет и объясняет научные статьи

Создано командой ChatGPT

▪️ Monday - общается с сарказмом и шутками
▪️ Data Analyst - анализирует таблицы и строит графики
▪️ Hot Mods - необычно переделывает фотографии
▪️ Creative Writing Coach - помогает улучшить сюжет, стиль и диалоги
▪️ Coloring Book Hero - создает рисунки для раскрашивания

Тексты

▪️ Cover Letter - пишет сопроводительное письмо под вакансию
▪️ Copywriter GPT - пишет рекламные тексты и заголовки
▪️ Translate GPT - переводит текст с учетом контекста
▪️ Unbound Limitless Story Writer - придумывает истории по вашей идее
▪️ ChatPRD - описывает требования к продукту для разработчиков
▪️ Write For Me - пишет и редактирует статьи, письма и посты

Изображения

▪️ Glibatree Art Designer - создает картинки и запросы для их генерации
▪️ Graphic Designer - придумывает логотипы, плакаты и упаковку
▪️ Headshot Pro - превращает фото в деловой портрет
▪️ Action Figure Generator - рисует человека как игрушечную фигурку
▪️ Architecture AI - показывает идеи домов и интерьеров

Программирование

▪️ DesignerGPT - создает и публикует сайты по описанию
▪️ Website Generator - собирает структуру и дизайн сайта
▪️ Ethical Hacker GPT - объясняет поиск уязвимостей и защиту систем
▪️ Grimoire - пишет код по описанию задачи
▪️ R Wizard - пишет код на R и анализирует статистику
▪️ Code GPT - пишет код и исправляет ошибки
▪️ HTML + CSS + Javascript - превращает макет или скриншот в HTML-код

Продуктивность

▪️ Diagrams - показывает задачи и этапы работы на схемах
▪️ Presentation - готовит структуру и тексты слайдов
▪️ Resume - улучшает резюме под вакансию
▪️ Slide Maker - готовит слайды по теме
▪️ AI PDF Drive - ищет информацию в рабочих документах

Исследования и анализ

▪️ AskYourPDF Research - отвечает на вопросы по PDF
▪️ Finance & Economics - собирает рыночные данные и объясняет финансы
▪️ YouTube Video Summarizer - кратко пересказывает видео YouTube

Образ жизни

▪️ Personal Color Analysis - подбирает цвета для одежды и макияжа
▪️ Rizz GPT - придумывает сообщения для знакомств
▪️ Mia AI - помогает разобраться в мыслях и эмоциях
▪️ LOGO - предлагает варианты логотипа
▪️ Tattoo GPT - помогает придумать татуировку и выбрать место

Как заставить ChatGPT писать так же как вы (ну почти😑) с помощью новой функции “Set up writing style”

Читать: https://inclient.ru/chatgpt-writing-style/. 

В ChatGPT появилась новая функция, которая изучает, как вы пишете, а затем переносит ваш стиль, манеру речи, формулировки и форматирование текста в черновик.

Само собой, чат-бот не напишет сиквел Евгения Онегина, но подачу и структуру повторит лучше, чем по обычному запросу аля пиши в таком-то стиле.

То есть больше не обязательно каждый раз писать: пиши кратко, без списков, иногда шути, используй тире.

Можно просто показать ChatGPT, как вы обычно пишете. Например, посты в Telegram, статьи, письма, отчеты, заметки. 

Я протестировал функцию, и да, тексты, особенно структура и некоторые словечки, реально похожи на мои (в режиме “Работа” результат лучше). 

Чат-бот по-прежнему не знает, какую мысль вы хотели сказать, над чем решили пошутить, почему выкинули половину первого черновика.

ИИ просто снимает с вас часть муторной работы. Теперь не нужно каждый раз объяснять, как писать надо и как не стоит.
Для черновика - штука полезная. Дальше сами. То есть добавляйте свои мысли, идеи, эмоции, факты.

Мои избранные подборки и гайды

🔖120+ гайдов как писать статьи на VC, Хабр, DTF и Дзен

Собрал гайды топовых авторов как писать статьи в блог-платформах, чтобы получить бесплатный целевой трафик или подписчиков. В прошлом году я уже выпускал подобную подборку, здесь освежил и расширил.

Забирайте в таблице:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1YVH8K82SZoFEYqZJLKLDs7i9z_xLT2XtsG_PgoV0kzA/edit?usp=sharing 

Что внутри: как писать статьи на VC, Хабр, DTF и Дзен. Реальные примеры продвижения, советы по редактированию, как писать заголовки, ошибки новичков и другое. Материалы набрали 16500+ закладок в избранное и 3.8+ млн просмотров.

Сам два года пишу в блог-платформах, набрал оттуда почти 20 тысяч подписчиков. Один из способов - подборки, как я это делаю читайте тут и здесь.

Вот руководства, которые читатели чаще всего отправляли в закладки.

1. VC

▪️Как написать статью о своем бизнесе на VC.ru и не опозориться: гайд от выбора темы до срача в комментариях (505 закладок, 34 тыс просмотров)
▪️Исследовал 100 популярных статей на vc.ru и нашел 12 фишек цепляющего заголовка и лида абзаца (502, 64 тыс)
▪️Три года пишу лонгриды на vc.ru, Хабр, Пикабу и Smart Lab — рассказываю, что я понял об этих сообществах (457, 56 тыс)
▪️Блог на VC принес мне заказов на 3 млн руб: что я понял про монетизацию, подробная статистика и просто прикольные факты (263, 17 тыс)
▪️Эффект VC.ru: как комментарии в статьях влияют на просмотры и продажи (181, 9.5 тыс)

2. Хабр

▪️Учимся писать в информационном стиле (771 закладка, 107 тыс просмотров)
▪️Два по сто: самые читаемые статьи и авторы Хабра и ГТ (424, 66.8 тыс)
▪️IMHO, как писать на Хабр (313, 39 тыс)
▪️Пора рассказать, как я 4 года был Билайном на Хабре — и что за это время узнал про Хабр (267, 63.4 тыс)
▪️Как научиться писать статьи (для Хабра и не только) (243, 39.5 тыс)

3. DTF

▪️Библия создателей лонгридов: как начать писать на DTF (1015 закладок, 12 тыс просмотров)
▪️Гайд по редактору статей (1012, 31 тыс)
▪️Как написать текст на DTF и всем понравиться (703, 61 тыс)
▪️Как правильно оформить вывод поста в ленте DTF и почему вашу запись могут отредактировать (301, 26 тыс)
▪️С чего начать новичкам на DTF (131, 12 тыс)

4. Дзен

▪️Приручаем Дзен: как настроить ленту под себя и читать только интересные статьи (342.5 тыс просмотров)
▪️Как написать и разместить статью на Дзене — пошаговая инструкция (187 тыс)
▪️Как зарабатывать на «Яндекс-дзене». Выбрать тему, оформить канал и привлечь читателей (152 тыс)
▪️Как оформить статью в Дзене, чтобы ее хотелось прочитать? Вот 5 приемов, которые стоит взять на вооружение (29.1 тыс)
▪️Как должна выглядеть идеальная статья для Дзен канала: профессиональное ТЗ по написанию текстов (13.3 тыс)

5. Как писать статьи

▪️Ремесло писателя. Как научиться писать? (563 закладки, 166.4 тыс просмотров)
▪️Как стать писателем: руководство для новичков (393, 33 тыс)
▪️Как написать отличную статью и завоевать умы (339, 22.9 тыс)
▪️Как перестать писать бесполезные статьи (228, 49 тыс)
▪️SEO оптимизация статьи: актуальный план (193, 122.2 тыс)

Мои избранные подборки и гайды

🍖 ТОП-50 скиллов для ИИ-агентов (2026)

Если агент в чем-то не шарит, ему можно добавить нужный скилл (нам бы так, да?). Он научится работать с браузером, файлами, кодом, таблицами, презентациями, базами данных и сторонними сервисами.

50 популярных скиллов для ИИ-агентов набрали ⭐️9 млн звезд на GitHub и 📥22 млн установок.

Забирайте в таблице:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1k4gk6B_kfoPXQt7RTYvHgTGbXqBAbifBAjTAnEOgeGs/edit?usp=sharing (тут статья)

Вам понадобится Codex, Claude Code или любой другой ИИ-терминал (+ платный тариф) и несколько минут на установку. 

Как подключить скилл:

1. Откройте скилл на GitHub, скопируйте команду установки (или возьмите ее в таблице)
2. Запустите терминал, где работает ваш ИИ-агент и выполните команду
3. Если потребуется, выберите агента, папку установки и др
4. Перезапустите агента или обновите список скиллов
5. Дайте агенту задачу, для которой предназначен скилл.

20 лучших ниже.

1. find-skills - находит подходящий скилл под вашу задачу и сразу дает команду для установки (3.21 млн установок, 30.2 тыс звезд)
2. grill-me - задает неудобные вопросы к вашей идее и помогает найти слабые места до запуска (1.03 млн, 244.2 тыс)
3. grill-with-docs - проверяет ваш план по документам и коду проекта и показывает ошибки или противоречия (880.7 тыс, 244.2 тыс)
4. improve-codebase-architecture - находит части кода, которые сложно менять, и предлагает сделать структуру проекта проще (846 тыс, 244.2 тыс)
5. frontend-design - придумывает внешний вид сайта или приложения и сразу пишет код интерфейса (844.1 тыс, 173.1 тыс)

6. tdd - сначала пишет тест для функции, а потом код, который должен этот тест пройти (818.4 тыс, 244.2 тыс)
7. agent-browser - позволяет ИИ открывать сайты, нажимать кнопки, вводить данные и работать со страницами (771.2 тыс, 41.7 тыс)
8. handoff - сохраняет, что уже сделал ИИ, какие решения принял и что делать дальше, чтобы другой агент мог продолжить работу (720.6 тыс, 244.2 тыс)
9. triage - разбирает новую ошибку или задачу и подсказывает, что с ней делать в первую очередь (711.3 тыс, 244.2 тыс)

10. prototype - быстро собирает простую рабочую версию продукта, чтобы проверить идею до полноценной разработки (702.4 тыс, 244.2 тыс)
11. vercel-react-best-practices - проверяет сайты на React и Next.js и показывает, что замедляет загрузку и работу интерфейса (682.7 тыс, 30.7 тыс)
12. web-design-guidelines - проверяет сайт на проблемы с удобством, мобильной версией, кнопками, формами и доступностью (599.3 тыс, 30.7 тыс)
13. teach - объясняет сложную тему простыми шагами и потом проверяет, насколько вы ее поняли (576.5 тыс, 244.2 тыс)
14. domain-modeling - помогает описать, из каких сущностей состоит продукт и как они связаны между собой (546.9 тыс, 244.2 тыс)

15. codebase-design - помогает разделить большой проект на понятные части, чтобы код было проще менять и поддерживать (530.5 тыс, 244.2 тыс)
16. diagnosing-bugs - ищет настоящую причину ошибки, а не пытается чинить код случайными правками (522.1 тыс, 244.2 тыс)
17. implement - берет готовый план и последовательно выполняет его, проверяя результат после каждого этапа (475.8 тыс, 244.2 тыс)
18. code-review - проверяет написанный код и находит ошибки, опасные решения и места, которые потом будет сложно поддерживать (464.9 тыс, 244.2 тыс)
19. wayfinder - разбивает большой проект на отдельные задачи и помогает ИИ не потерять общий план между сессиями (432.6 тыс, 244.2 тыс)
20. design-taste-frontend - улучшает внешний вид интерфейса: цвета, шрифты, отступы, размеры и расположение элементов (432.3 тыс, 83.4 тыс)

Мои избранные подборки и гайды

100+ лучших инструментов и гайдов по ИИ от Anthropic, OpenAI и Google (2026)

Все самое лучшее от топовых ИИ-разработчиков: нейросети, промты, гайды. Как-то я уже собирал подборки по этим компаниям, теперь просто пересобрал в одну таблицу:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ruzbme-aJpdlnYDM79NOMXawa0SkVR4H4Rp5jj5KGHk/edit?usp=sharing 

Внутри ссылки и описание всех ресурсов, ну и плюс удобная структура. Просто открываете и берете что надо для ваших задач.

Мои избранные подборки и гайды

1360+ промтов для генерации изображений: реклама, товары, инфографика, профили

Забирайте в таблице:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sYApyJe0CM_XGqHqUcOu-dn5ii9NAQ_mS-KPskzl-WM/edit?usp=sharing 

Просто копируете, вставляете в нейросеть, если надо правите промт по своему, и генерируете изображение. Есть пример-картинка для каждого промта.

Подойдет для Nano Banana, Seedream 5.0, ChatGPT Images 2.0, Midjourney и другие.

Мои избранные подборки и гайды

🍕 100 лучших ИИ-репозиториев на GitHub. От ИИ-агентов до генерации видео

Я не знаю, зачем вам так много и надо ли, но говорят, в хозяйстве все пригодится. Забирайте в одной таблице:

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1pllh2_ftiqjQEwhcDq4R5wgUltUry7cHwRNBki1-5YM/edit?usp=sharing (тут версия в виде статьи).

Сто самых популярных репозиториев набрали ⭐️7.52 млн звезд на GitHub. Это ИИ-агенты, промпты, вайбкодинг, локальные нейросети, генерация изображений/видео, автоматизация, сервисы для бизнеса и другое.

Вам потребуется комп, нейросеть вроде ChatGPT или Claude и 10 минут, чтобы разобраться в инструкции. Для большинства проектов достаточно повторить несколько шагов.

25 лучших ниже.

1. OpenClaw - личный ИИ-ассистент, который работает на ваших устройствах (387.3 тыс звезд)
2. Superpowers - заставляет ИИ-агента сначала планировать и тестировать код (276.9 тыс)
3. Hermes Agent - ИИ-агент с памятью, который учится на прошлых сессиях (235.5 тыс)
4. n8n - автоматизирует процессы и связывает сервисы, данные и ИИ (202.3 тыс)
5. AutoGPT - платформа для создания и запуска автономных ИИ-агентов (186.8 тыс)

6. Firecrawl - собирает данные с сайтов и превращает их в формат для ИИ (171.7 тыс)
7. Prompts.chat - открытая библиотека готовых промптов для популярных нейросетей (167.8 тыс)
8. Stable Diffusion WebUI - веб-интерфейс для локальной генерации изображений (164.6 тыс)
9. JavaGuide - бесплатный справочник по Java, backend и системному дизайну (158.0 тыс)
10. Dify - визуальная платформа для создания чат-ботов и ИИ-агентов (153.4 тыс)

11. Open WebUI - интерфейс как ChatGPT для локальных и облачных моделей (149.8 тыс)
12. LangChain - связывает ИИ-модели, данные и инструменты в одно приложение (144.9 тыс)
13. System Prompts and Models of AI Tools - архив системных промптов популярных ИИ-сервисов (143.1 тыс)
14. Spec Kit - помогает разрабатывать через спецификации и планы для ИИ-агентов (131.1 тыс)
15. ComfyUI - визуальный конструктор для генерации изображений, видео, аудио и 3D (129.7 тыс)

16. Generative AI for Beginners - бесплатный курс Microsoft из 21 урока по генеративному ИИ (118.5 тыс)
17. Supabase - готовая серверная часть для ИИ-приложений (108.3 тыс)
18. Gemini CLI - ИИ-агент Google для работы с кодом прямо в терминале (106.7 тыс)
19. LLMs from Scratch - пошаговый учебник по созданию языковой модели уровня GPT (103.6 тыс)
20. Caveman - сжимает ответы кодинговых агентов и экономит токены (100.6 тыс)

21. Deep-Live-Cam - меняет лицо на фото и видео в реальном времени (96.1 тыс)
22. Awesome MCP Servers - каталог готовых MCP-серверов для ИИ-агентов (92.7 тыс)
23. Claude Mem - добавляет ИИ-агентам память между сессиями (91.7 тыс)
24. RAGFlow - создает RAG-приложения и чат-ботов по своим документам (89.2 тыс)
25. World Monitor - панель мониторинга мировых событий с ИИ-анализом (84.0 тыс)

Мои избранные подборки и гайды