Силиконовый Мешок

🚀 Как вывести сайт в топ Яндекса в 2026 году?

За последний год SEO-продвижение сильно изменилось, и пробиться на первую страницу поисковой выдачи стало настоящим квестом.

Алгоритмы поиска постоянно меняются, а привычные методы SEO перестают работать. Приходится адаптироваться на ходу.

Обычно при работе с агентствами или SEO-специалистами результатов ждут месяцами. При этом точных сроков никто не дает, а гарантий нет — все списывают на нишу, конкуренцию и капризы поисковиков.

Но есть инструмент, который решает эту задачу иначе.

Seopapa — сервис для продвижения сайтов в топ Яндекса с помощью поведенческих факторов. Эффективен даже в перегретых нишах и частотных запросах.

В чем плюсы:
• Быстрый старт: от настройки до запуска — всего 5 минут.
• Продвижение под ключ: личный менеджер бесплатно подберет ключевые слова и запустит кампанию под ключ.
• Первые результаты видны уже через 7–10 дней: вы заметите рост позиций, приток органического трафика и целевых лидов.

🎁 Seopapa дарит 15 000 ₽ на баланс всем новым пользователям до 31 августа.

Отличный шанс протестировать сервис и бесплатно получить первые результаты продвижения!

Начните продвижение сайта — Seopapa.com

#промо

Очень необычное для меня лето, в особенности август. Давно такого не было, чтобы большую часть времени я проводил не за написанием текстов и не в исследованиях, а рассказывая что-то живым людям, да еще и голосом.

Помню, что, когда только завел этот канал в 2023 году, радовался, что можно просто публиковать тексты. Потом открыл комментарии и радовался обратной связи (иногда расстраивался). Через какое-то время стали звать на мероприятия, и я удивлялся, что кому-то вообще интересно, что я думаю и говорю.

Уже в этом году понял, что мне остро не хватает опыта других людей, их кейсов применения ИИ. Так появился Research Mastermind, и всего за 7 месяцев на этой площадке выступило 52 спикера, каждый из которых поделился своим опытом в ИИ. А послушало их больше 9000 человек.

Ну а потом были и офлайн-мероприятия «Силиконового Мешка», на которые заглянуло не меньше 400 человек, прям ножками пришли, я даже руки им жал, настоящие.

И вот целый август мы со Стасом Киреевым проводили серию мастермайндов для «непрограммистов», рассказывали, что ИИ - это не страшно, объясняли, как все работает. Стас, конечно, офигенный методолог, мне у него учиться и учиться. Но сам опыт понравился, и мы даже решили повторить.

Да чего тут скрывать, там такие теплые отзывы были, что и деваться некуда. Поэтому 1 сентября снова делаем. Так что если вы только начинаете вливаться в ИИ и хотите сразу получить хорошую базу, зайдите на сайт https://kireev.expert/ и оставьте заявку.

Недавно писал про рамблинг (rambling) - уже устоявшийся формат работы с ИИ-агентами и, не побоюсь этого слова, индустриальный стандарт вайбкодеров. Да, это когда вы наговариваете задачи, мысли, правки голосом без клавиатуры. Честно скажу, мой путь к такому взаимодействию с ИИ был чертовски сложен. Я человек клавиатуры. Был.

Ну правда, как только я научился писать и читать, довольно быстро понял, что для меня это самый комфортный путь донесения информации до остальных. Риторика и ораторское искусство вообще не мой конек. Мне сложно одновременно говорить и думать, а вот печатать и обдумывать каждую формулировку легко и приятно.

Как же бесили голосовые от людей. Ну блин, чувак, имей уважение, сформулируй мысль и набери ее текстом. Зачем мне тратить десять минут, чтобы понять твою идею, вместо того чтобы прочесть ее за десять секунд?

И только недавно я понял, что эти люди просто не хотели тратить кучу времени на формулировки, а предоставляли это «удовольствие» мне. Записывали десятки эмоциональных голосовых с кучей слов-паразитов, возгласов и мыслей вдогонку, чтобы уже я, послушав их сбивчивую речь и задав кучу вопросов, понял, что они хотели сказать. Короче, использовали как нейросеть, перекладывая на меня это бремя сбора и фильтрации контекста в идею. Загружая мои вычислительные мощности и экономя на своих.

А раз по ту сторону экрана у нас не живой человек, а огромная стойка с видеокартами, какого фига я их должен жалеть? Пусть машина тратит свой компьют на вычисление того, что я хочу до нее донести. Пусть задает вопросы, вспоминает наши предыдущие диалоги, копается в интернете и фильтрует мои слова-паразиты. Чего тут стесняться?

Не, ну есть еще и другие причины, почему я перестал печатать и стал рамблить. Скорость изменений в ИИ обогнала скорость моей печати. Каждый день выходит что-то, что надо разобрать, проверить руками, объяснить аудитории. В голове висит десяток тем и пять проектов. И узкое место тут не модель и не железо. Узкое место это я, когда сажусь формулировать.

У Карпатого в описании концепции «рамблинга» есть главный тезис. Когда ты печатаешь свои запросы и выкидываешь из контекста идеи, которые не можешь красиво сформулировать в тексте, модель просто недополучает биты. Не слова, а биты информации. Чем беднее вход, тем больше модель добивает пропуски средним по распределению. А среднее по распределению это и есть та безликая жвачка, которую все ругают.

Про биты и скорость сказал. Теперь два неочевидных момента.

Первое, выключенный цензор. В потоковой речи фильтры не успевают включиться. Остаются сомнения, неудачный прошлый опыт, и «почему я хочу именно так». Все то, что я раньше вычеркивал первым, считая шумом. А это и есть самая ценная часть. Именно «почему» разруливает спорные решения, когда агент делает выбор за меня.

А, ну и можно передумать вслух. Прямо посреди фразы сказать, нет, забудь про кнопку, давай список. Модель понимает поправку нормально. А еще можно давать эмоции. Раздражение это самое крутое описание границ задачи, которое у вас есть. В письменном промпте эмоция выкидывается первой, а с ней уходит половина требований. Так что ругайтесь, это помогает.

Второе. Мы говорим быстрее, чем печатаем. Но читаем быстрее, чем слушаем. Именно поэтому мне не заходит разговор с ИИ голосом. Я хочу диктовать и читать. Голос на вход, текст на выход. Наговорил за минуту то, что печатал бы десять, и получил на выходе текстовый ответ или визуальный концепт.

Короче, пока меня бесит медленно слушать то, что можно быстро прочитать. Когда уже внедрят возможность увеличивать скорость проигрывания? Хотя лучше чип в мозг.

Вы как, уже приняли для себя новую реальность и купили микрофон, встроенный в намордник для опенспейсов?

Подсмотрел в ИИзнанке новый термин. Решил, сразу опубликовать, чтобы Андрей Карпаты не увел:
*Фуллкукулдед агент - это когда ты просто смотришь со стороны, как работает ИИ-агент без возможности, что-то предпринять

Как же меня бесит эта новая тенденция вставлять ответ нейросети в споре с оппонентом. Ну вот ответил ты чуваку в комментариях, а тебе прилетает огромная портянка, скопированная из ChatGPT или Claude. Особенно раздражает, когда она еще снабжается вступлением автора, вот что на твой комментарий думает мой ИИ-агент.

Блин, чувак! Я хочу узнать, что думаешь лично ты, а не твой агент. Если бы мне нужны были энциклопедические данные, я бы и сам спросил у модели. Меня пугает, что большинство людей превращаются в MCP-интерфейс LLM-ки с единственной функцией «ctrl+c, ctrl+v, ctrl+c». Не в таком мире я хочу жить.

Да, использовать нейросети нормально, но используй их нормально - такой вот каламбур. О чем это я:
— ИИ - это офигенный помощник для составления черновика. Но прочитай, что он тебе выдал, а потом напиши своими словами. Не будь просто прокладкой между ним и ответом.
— Вытащи тот кусок, который реально отвечает на вопрос. Остальное - выкинь.
— Если какой-то фрагмент ответа модели действительно полезен - процитируй его и скажи, почему ты сам согласен с этим тезисом.
— Если модель принесла факт, дай ссылку на первоисточник, а не ответ модели.
— Если тебе нечего добавить, так и скажи. «Мне нечего добавить» или «Я не знаю» - это вообще нормально, не знать или не разбираться в каком-то вопросе.
— Не используй модель как аргумент. «Я спросил у GPT, и он со мной согласен» - это ничего не доказывает, она согласится и с твоим оппонентом, если он спросит своими словами. Это зеркало, а не судья.
— Проси не «напиши ответ», а «найди дыры в моем рассуждении». Это точно лучше.
— Простой тест перед отправкой. Готов ли ты защитить каждое предложение, если тебя спросят «а почему ты так думаешь». Если хоть где-то придется лезть обратно в чат за объяснением, может, лучше не отправлять?

Мне нравится анализировать, кто, как и когда открыл для себя искусственный интеллект. На звонке или в личной беседе всегда спрашиваю собеседника, как давно и при каких обстоятельствах он приобщился ко всей этой истории. Отдельной категорией в моей коллекции стоят ответы разработчиков, их нелегкий путь, полный страданий и недоверия, который они прошли, прежде чем подпустить к себе этот инструмент. Из этого вполне складывается пересказ с элементами собирательного героя.

Обычно все проходит в несколько этапов.

Сначала наш программист натыкается на GitHub Copilot в Visual Studio Code, что-то вроде автодополнения на стероидах. Начинаешь печатать function sortNames, и тебе показывают, как могла бы выглядеть реализация. Он осторожно тестирует, получает багованную фигню, хмыкает в бороду и отключает эту штуку нафиг.

Потом кто-то из коллег в курилке рассказывает про ChatGPT и про то, как безуспешно пытался решить с ним несложную проблемку. Модель нагаллюцинировала версию библиотеки, которой не существует, так что ни поставить ее, ни починить ею баг не вышло.

Примерно тогда же руководителем продуктовой команды в компанию нанимают истового адепта ИИ. Продакт начинает сам вносить правки в код с помощью LLM-инструментов, не понимая, чем это может обернуться для системы в целом. Все разговоры сводятся к тому, как встроить ИИ в софт для клиентов. Наш герой с ужасом наблюдает, как это расползается по организации, словно вирус, а сам программирует, как и раньше, пишет тесты, делает фичи и получает от работы удовольствие.

Да, он видит, что многие в команде уже пользуются ИИ, например в Cursor. Дополняют код по Tab, а иногда прямо в файле просят что-нибудь написать. Но инструменты пока работают в пределах одного файла. Ему это кажется занятным, почти волшебным, однако ничто не может оторвать его от Neovim и tmux, да и работает он, как ему кажется, достаточно быстро.

В начале 2025 года руководство спрашивает, что он думает обо всей этой истории с ИИ-кодингом. «Часто ошибается, путается под ногами и не помогает писать код быстрее, поэтому я им не пользуюсь», отвечает он.

Вскоре руководство едет на конференцию, где их убеждают, что LLM изменят все, что мы знаем об интеллектуальном труде. За этим следует установка. Пользуйтесь ИИ-инструментами или останетесь за бортом. Герою становится немного грустно и даже тревожно.

И он решает дать ИИ шанс. Пробует Cursor, не заходит, да и под Linux тот работает ужасно. Берет Zed и довольно скоро вовсю пользуется чатом в боковой панели. LLM сама меняет код и собирает софт. Ощущается как магия. Печатаешь в окошко, а оно пишет код и отвечает на вопросы.

К середине 2025-го агентное редактирование вытесняет автодополнение. ИИ-компании вкладываются в модели и кодинг-агентов, и возможности растут на глазах.

А в 2026-м наш герой доходит до того, что подключает таск-трекер напрямую к Claude Code, и тот строит нетривиальный проект от начала до конца. Править не приходится ни строчки. Сделано быстрее, чем он справился бы сам. И думать почти не приходится.

И вот тут его накрывает экзистенциальный ужас. Он обнаруживает себя винтиком, который просто скармливает тикеты в командную строку. Зачем тут вообще человек? Будет ли программная инженерия существовать через несколько лет? Может, переучиться на электрика?

Такие вот пять стадий принятия «горя». И поэтому, когда я спрашиваю разработчика, как давно он приобщился ко всей этой истории, мне интересна не дата. Мне интересно, дошел ли он уже до вопроса про электрика.