Сначала было смешно

Здесь в Кракове пришла такая череда рассуждений.

Было забавно: электрохимия какая-то умеет делать изображения. Иногда страшные, иногда кривые, иногда слишком гладкие. Руки ломает, лица мажет, свет не понимает, фокус сбивает, вкус отсутствует. Профессионалы смотрят на это спокойно: игрушка. Демка. Трюк для тех, кто не умеет отличить работу от имитации.

Потом качество стало расти.

Сначала картинки. Потом движение. Потом звук. Потом все это начало склеиваться в один поток: образ, сцена, голос, событие, память.

И в какой-то момент спор стал неприятным.

Потому что обычному заказчику не всегда нужен “авторский жест”. Ему часто нужен результат. Похожий человек. Понятная сцена. Вид места. Иллюстрация события. Визуал для публикации. Материал, который можно показать другим.

Раньше за это платили специалисту. Ждали. Согласовывали. Терпели характер, школу, манеру, сроки, цену.

Теперь достаточно было подойти к машине и нажать кнопку.

Профессионалы, конечно, отвечали: это не искусство. Там нет руки. Нет взгляда. Нет выбора. Машина ничего не понимает, она просто воспроизводит поверхность. Она берет мир как набор входных данных и выдает механическую копию.

И это звучало убедительно.

Особенно для людей, которые всю жизнь учились делать ровно то, что теперь машина делала быстрее и дешевле.

Удар оказался экономический, а не философский. 70% потеряли работу.

Огромная часть рынка держалась не на гениальности, а на функции: сделать похоже.

  • Похожее лицо.
  • Похожее место.
  • Похожее событие.
  • Похожий предмет.
  • Похожую реальность.

Тысячи профессионалов, мастеров жили за счет этого. Они делали изображения для частных клиентов, для альбомов, для публикаций, для памяти, для статуса. Это была нормальная профессия: ремесло, школа, репутация, рынок. Все чётко. Порог вхождения высокий. Спрос предложение.

А потом появилась технология, которая сказала: я тоже так могу.

Не идеально.

Но «good enough», что значит — достаточно хорошо.

И вот это “достаточно хорошо” оказалось намного страшнее, чем “идеально”. Потому что рынок редко покупает идеальное. Он покупает то, что решает задачу.

Первые версии были ограниченными. Долгими. Капризными. Требовали специальных условий. Результаты нельзя было просто взять и сразу масштабировать как угодно. Но технология улучшалась с такой скоростью, что аргумент “пока это плохо” быстро перестал успокаивать.

Сначала это было просто изображение.

Потом изображение стало дешеветь.

Потом его начали тиражировать.

Потом оно пришло в журналистику.

Потом в политику.

Потом на войну.

Потом в быт.

Потом стало невозможно представить мир без этой машины.

И тут у старого ремесла и искусства случился жесткий кризис идентичности.

Если раньше главной задачей было быть самым точным: максимально точно показать видимое, то теперь этот смысл забрали. Машина стала лучше подходить для задачи “зафиксировать как есть”.

Старые мастера могли продолжать доказывать, что у машины нет души. Что она не понимает красоту. Что она не выбирает. Что она не творит, а только копирует.

Но это уже не возвращало рынок.

Часть профессии действительно умерла. Часть людей переучилась и стала обслуживать новую технологию. Кто-то начал улучшать машинный результат вручную. Кто-то открыл студии вокруг новой машины. Кто-то стал использовать ее как инструмент, хотя еще недавно называл угрозой.

А дальше произошло самое интересное.

Искусство не умерло.

Умерла только его обязанность быть дорогим способом получить правдоподобную картинку.

Когда у художника отобрали монополию на “похоже”, он был вынужден искать ответ на более сложный вопрос: если не похоже, то зачем?

И вот отсюда началась свобода.

Можно было больше не соревноваться с зеркалом. Не доказывать, что ты умеешь точно передать лицо, складку, фасад, облако, лошадь, толпу, руку. Можно было рисовать не то, как мир выглядит, а как он ощущается. Как он ломается в памяти. Как он устроен внутри. Как свет распадается. Как человек видит, а не как аппарат фиксирует.

Машина забрала у искусства работу.

И тем самым заставила искусство вспомнить, что оно не сводится к работе. А все же является творческим выражением внутреннего мира кожаного художника.

«Ох уж эти диффузионные модели, генераторы видео и синтетический звук.» — подумали вы.

Но это история 1839 года.

“Машина, которая делает изображения” — дагерротип, ранняя фотографическая технология Луи Дагера. О ней публично объявили во Франции 7 января 1839 года, когда Франсуа Араго рассказал об изобретении в Парижской академии наук. Позже Франция выкупила патент и раскрыла технологию.

“Специалисты, которые говорили, что это не искусство” — академические художники и критики XIX века. Их аргумент звучит почти так же, как сегодняшние споры об ИИ: аппарат механически фиксирует поверхность, у него нет воображения, выбора и души.

“Главный рынок, который рухнул” — портреты, миниатюры, виды городов, изображения зданий и достопримечательностей. До фотографии это был хлеб тысяч художников. Дагерротип давал похожее изображение за минуты и за небольшие деньги. Часть художников разорилась, часть стала раскрашивать дагерротипы, часть открыла фотоателье.

“Потом пришло в журналистику, политику и войну” — это развитие фотографии в середине XIX века. Роджер Фентон снимал Крымскую войну. Мэтью Брэди и его студия сделали фотографический образ Авраама Линкольна массовым политическим медиа образом.

“Сначала картинки, потом движение, потом звук” — это не ИИ-таймлайн, хотя звучит именно так. Это фотография, потом кино, потом звукозапись и звуковое кино. Одна и та же логика механического воспроизведения постепенно забирала у старых искусств разные функции: изображать, двигаться, звучать, документировать.

“Похоже?” — это старая метрика живописи. Леонардо сравнивал ум живописца с зеркалом. До фотографии точность подражания была одним из главных критериев качества изображения.

“С сегодняшнего дня живопись мертва”.

Фраза, которую приписывают Полю Деларошу после появления дагерротипа.

Она была понятной, но в корне неверной.

Просто после Дагера условный «Леонардо» больше не обязан был работать как объектив. Так и сейчас — искусственный интеллект — это просто инструмент в руках творческого кожаного с уникальным, как снежинка мозгом и восприятием мира.

Как я настраивал себе второй мозг на автопилоте

Здесь в Вене, у меня давно была мечта  – собрать нормальную личную базу знаний. Не папку с заметками, не кладбище markdown-файлов, не «я когда-нибудь это разберу», а живую систему, в которую можно закинуть годы цифрового мусора и потом действительно что-то находить.

За последние дни мы с Hermes допилили такую штуку вокруг https://github.com/garrytan/gbrain — это такой open source концепт-проект, «Second Brain» для ИИ-агентов от Garry Tan, CEO Y Combinator. Если очень грубо — это слой памяти между человеком и агентами. Туда можно складывать заметки, архивы, старые посты, wiki, рабочие материалы, наблюдения, транскрипты — буквально всё что угодно. Потом всё индексируется, ищется по смыслу и становится доступно агенту как контекст.

И вот это для меня главное. Получается не «ещё один Notion». Не «ещё один markdown vault». А место, где данные можно накапливать годами и потом использовать всюду.

У gbrain есть интеграция с агентами и свой MCP server, то есть его можно подключать к инструментам вроде Claude Code, Cursor, Windsurf и другим клиентам, которые понимают MCP.

Заметки перестают быть просто заметками. Они становятся долгосрочной памятью, которую можно дать разным ИИ-инструментам.

Агент Hermes (https://hermes-agent.nousresearch.com/) в этой истории — всего лишь инструмент, который помогает всё это разбирать, импортировать, чинить, дополнять и поддерживать в актуальном состоянии. То есть не просто «спросил чатик», а постепенно построил систему, которая сама себя обслуживает. Это сработает и c Claude Code, и с модным Openclaw. Я просто хотел попробовать что-то новое.

Звучит достаточно примитивно, но на практике это, конечно, не «подключил ChatGPT к папочке», чуть сложнее.

Сначала надо было собрать источники. У меня их оказалось много: старый Second Brain (экспорт и обогащение подробно описано тут), Obsidian, гиперлинкованная wiki — первая попытка построить что-то вроде личной Википедии, заметки из разных приложений, архивы соцсетей, рабочие заметки, куски прошлых проектов. Всё лежало в разном виде, с разной структурой, кодировками, форматами и степенью запущенности. Соответственно, надо было превратить это в страницы, которые gbrain может нормально индексировать. То есть не просто «импортировать файлы», а сделать так, чтобы они стали полезными: с заголовками, датами, источниками, ссылками, тегами, кусками текста, которые можно искать семантически.

Самая скучная часть оказалась самой важной: пайплайн.

Импорт → проверка → эмбеддинги → поиск → исправление → повторить.

Когда у тебя тысячи, десятки тысяч страниц, нельзя просто сказать агенту «разбери всё». Он обязательно где-то упрётся: файл не скачался, архив оказался плейсхолдером, база занята, фоновая задача не увидела нужные настройки, старый экспорт оказался не тем форматом, который ожидался. Классика.

Поэтому мы постепенно превратили это в инженерный процесс:

  1. маленький тест на 3-5 элементов
  2. проверка результата глазами
  3. фиксим конвертер или правило
  4. только потом массовый импорт
  5. после импорта — эмбеддинг (векторизация через OpenAI) и поиск
  6. после поиска — sanity check: можно ли действительно найти то, что я помню?

Очень быстро стало понятно, что Second Brain без автопилота умирает. Если его надо вручную «обновлять», «переиндексировать», «не забыть запустить», он превращается в ещё одну систему, за которой надо ухаживать. Поэтому мы с Hermes сделали автоподдержку: теперь gbrain периодически просыпается, смотрит, что изменилось, обновляет индекс, добивает stale-эмбеддинги, прогоняет maintenance-процессы и пишет отчёты только если что-то пошло не так. В идеале я вообще не должен об этом помнить.

Отдельная история — Facebook (покинут в 2018) и X/Twitter (единственная моя соцсеть). Например, у меня был полный экспорт старых твитов до ноября 2024, плюс есть текущие посты и закладки. Мы подключили bird (от создателя OpenClaw), сделали конвертер и теперь X тоже попадает в brain:

  • старые посты разложены по месяцам
  • новые посты подтягиваются регулярно
  • закладки сохраняются как отдельный поток сигналов
  • у каждого поста остаётся ссылка на оригинал
  • raw-данные сохраняются отдельно, чтобы потом можно было перепроверить

Это неожиданно ценно. X — не просто соцсеть, а слой мышления. Там часто появляются короткие формулировки, которые потом становятся постами, продуктами, решениями или просто хорошими наблюдениями. Если их не сохранить, они растворяются.

Что в итоге получилось?

Не «идеальная база знаний». Таких не бывает. Получилась живая система, которая:

  • помнит мои старые заметки
  • ищет по смыслу, а не только по словам
  • знает, откуда взялся текст
  • обновляется без ручного шаманства
  • может отдавать контекст разным агентам и редакторам через MCP
  • позволяет ИИ работать не с пустой головой, а с моим накопленным контекстом

И вот это и есть, как мне сегодня кажется, главный сдвиг.

Большинство ИИ-инструментов сегодня работают как очень умный собеседник с амнезией. Ты каждый раз заново объясняешь, кто ты, чем занимаешься, какие у тебя проекты, где что лежит и почему это важно.

Second Brain меняет механику. Агент уже не просто отвечает на вопрос. Он может сначала посмотреть, что я уже писал, какие решения принимал, какие проекты у меня есть, какие люди и компании упоминались раньше, какие идеи повторяются годами.

Это уже не чат. Это больше похоже на операционную систему для личного контекста.

Пока всё ещё сыро. Много ручной работы, много странных edge cases, много «почему это опять не проиндексировалось». Но направление мне очень нравится.

У меня ощущение, что следующий большой скачок в личной продуктивности будет не от ещё одной модели, которая умнее на 8% в бенчмарке, а от нормальной связки: личный архив + семантический поиск + агент + автоподдержка + MCP

Память, которая не лежит мёртвым грузом.

Память, с которой можно работать.

Постараюсь не забывать обновлять этот блог, например.

P.S.: Теперь самое смешное — статистика.

Читать далее →

В поисках капитана Кулеша

Вики семьи Кулешей

Здесь в Окленде родители нарисовали в какой-то момент генеалогическое дерево и отмотали его аж до начала XX века. С деревом этим в бумажном формате — два листа A2, склеенные скотчем — я ходил когда-то в новозеландский консулат Польши, чтобы начать путь репатриаци по корням.

Сто с гаком лет назад было время, когда моя польская семья переехала из польской деревни Коженёвка (существует по сей день) на Дальний Восток Российской империи в Амуро-Балтийск. Кто-то умер по дороге, кто-то обосновался и застрял в СССР. Записи в империи почти все, конечно, потерялись, история стёрлась и восстанавливать пришлось по крупицам: их убивали, ссылали, сажали — обычные совковые дела. Стёртая семейная история — одна из вещей, которая меня расстраивает и тревожит до глубины души.

Мой отец лет десять назад активно занялся архивами, чтобы собрать как можно больше информации о предках. В семье его прозвали архивариусом. Буквально месяц назад он прислал мне последние документы из архивов: снимки фото из костёлов Благовещенска и бумаги о переселении из Владивостока (убыл, прибыл). Важные цветные бумажки с конкретными данными, которые можно было достать исключительно через официальные запросы в официальные архивы. Куча усилий.

Буквально месяц назад появилось в генеалогическом дереве новое имя Юлиан, отец Станислава. Сегодня я потратил весь дневной лимит токенов Claude Code Max, чтобы создать в связной системе записок Obsidian (типа википедии в виде файлов с перекрёстными ссылками) огромный «super storage» — на триста с гаком страниц энциклопедию нашего рода. Видно в связном графе, кто откуда и куда.

Все данные подтверждены официальными источниками. Можно смотреть на сканы книг из польских архивов: костёлов, места, деревню, область, откуда вышла семья, куда вошла, и что было после.

Всего лишь за один день нашлись два дополнительных колена по польской линии, два новых патриарха тех: кто был в нашей семье всегда, но о которых ни я, ни мой отец, ни все наши многочисленные родственники ничего не знали примерно никогда. Лишь слухи ходили, мол, этот помер, этот уплыл на корабле…

Это было мощно. Давно такого не было.

Я в использовал Claude Code с памятью (claude-mem) + плагин Claude в браузере (Perplexity Comet Assitant иногда перепроверял, но там дневной лимит на платные запросы довольно быстро кончился). Агенты последовательно, дотошно исследовали данные: бродили по сайтам, скачивали сканы, сверяли даты, находили в хорошем качестве скан свидетельства о браке, скан книги из костёла, сведения о смерти и рождении, записи с прибывшего в США (!) корабля и натурализации той ветки… 

Прибытие польского рабочего Николаса в США

Я всё слил в одну папку и собрал wiki на базе опенсорсной платформы staticgen (когда весь сайт генерируется на основе файлов каждый раз) Quartz. Теперь вся семья будет по секретному домену с паролем проверять, правильно ли это, и смотреть, можно ли с этим дальше что-то делать? Разумеется, там что-то пропущено или интерпретировано так, чтобы меня порадовать. Для этого и нужны люди, чтобы корректировать ошибки машин. У отца уже есть несколько комментариев. ИИ их с удовольствием примет к сведению.

Больше всего меня впечатлило, что система смогла читать сканы на латыний, польском, русском, английском языках, методично обходить архивные сайты, проверять информацию. Так, например, обнаружился американский родственник, который, оказывается воевал в Первой Мировой. О нём когда-то говорил дед, но все в семье полагали, что он фантазирует. Оказалось, это не выдуманный персонаж: действительно в американском документе указано, что Николас из польской глубинки прибыл на корабле, подпись и название деревни совпадают с той, откуда наша семья уехала на Дальний Восток, возраст совпадает. Nickolas был один из 6 детей моего прапрапрадеда — всё видно, всё прослеживается в достоверных документах. Проверено, пробито по датам, местам и событиям (записи о свадьбах, смертях и рождениях).

За сегодня, благодаря ИИ, достигнут десятикратный прогресс. За несколько десятков лет мой отец смог отмотать до Юлиана, а я после Юлиана нашёл ещё два поколения за одну (длинную) Claude сессию.

P.S.: По заявкам читателей, выложил на GitHub промпт и методологию генеалогического исследования, которую обкатал на собственной семье. Методология построена на GPS (Genealogical Proof Standard) — каждый факт маркируется: доказано, вероятно, возможно, не доказано. Всё ведётся в Obsidian vault: люди, места, документы, события — потом разворачивается в сайт через Quartz + Cloudflare Pages за 5 команд в терминале.

Главное ограничение: генеалогические сайты защищены от ботов, поэтому человек скриншотит и скачивает, агент анализирует и направляет поиск 🤝

Промпт, структура проекта, список баз данных по регионам (Польша, Россия, Германия, Беларусь, США) и типичные ловушки — всё в репозитории. Кто давно хотел покопаться в корнях, но не знал с чего начать — вот готовый рабочий пайплайн 🪵

Скачать скилл для вашего генеалогического агента можно тут: https://github.com/sliday/genealogy-research

Читать больше о таких штуках можно у меня в канале: http://t.me/aizvestia

Искусственный интеллект, как научный руководитель

Здесь в Кракове вспоминал вчера, как я, не программист, работал с кодом раньше?

Сначала, пару лет назад, я просто давал куски кода: кто‑то использовал Sonnet 3.5, или GPT 4, ещё даже не 4, и просил его находить ошибки в конкретных функциях, улучшать их и так далее. Это было для прототипизации, но контекст быстро кончался, и код «терялся». Я копировал фрагменты обратно в свой скрипт и проверял, работает ли всё. Работу делал полностью вручную, вытаскивая программирование по кусочкам, как кирпичики.

Потом появился Cursor. Он стал смотреть на код и предлагать изменения на уровне файла или нескольких. Затем появился Claude Code — он начал файлы прям херачить за меня. Появились в Курсоре чаты и полуавтоматические треды, всё ломалось и запутывалось в итоге, постоянно надо было контролировать. 

Когда контекст иссякал, Cursor и Claude начинали придумывать вещи, врать, и всё разваливалось. Здесь мы были больше года назад.

Claude Code стал бороться с этим лучше остальных, и у нас появились агенты, которые передавали друг другу информацию о проекте, видели весь код и анализировали его. 

Затем появился Devin (и подобные) — набор агентов, сохраняющих сессию и подсказки о том, как работать с код‑базой, а также подбирающих контекст из репозитория. У Cognition, которые придумали Девин, был продукт DeepWiki, который по сутие RAG для документации и кода — и они активно использовали его в Devin для качественного контекста.

Так или иначе, Devin всё равно устаёт, но он интегрируется с Github, куда можно призвать других ревьюеров. CodeRabbit, Seer, Claude, Codex… которые дают советы без знания системы, часто бесполезные, но всё‑равно лучше, чем ничего. По-прежнему — только человек знает систему полностью и продолжает ревью автоматических PR.

Но что-то поменялось буквально за прошлый месяц.

Вчера я сделал мобильную версию и ТЁМНУЮ ТЕМУ для большого энтерпрайз аппа! За 4 часа работу целого месяца.

Было интересно: сперва с помощью Gemini Pro и Claude создал большой документ, описывающий, что нужно сделать и где в коде. Он смотрит в репозиторий, мы меняем только front-end — внешний вид и мобильность, понятно куда в коде смотреть, а куда лезть не стоит.

ОК, документ (пятая его версия) утверждён, по последней версии Claude Opus 4.5 ошибок не показывает. Понёс это к исполнителю.

Devin начал работу и в конце прогнал подробнное Review. Он видит свои же комментарии и даёт советы — типа багов, флагов. Я поработал, скопировал баги и флаги обратно в чатик — ну, мы там пообщались, поправили что-то. Будто с человеком всё.

Гигантский PR собрался, у Devin тупо кончался контекст, приходилось перезапускать, мол, продолжи отсюда. Review при этом продолжало расти, в нём по сути сохранился весь процесс, это позволяет видеть всю историю.

Теперь вижу так ситуацию. Можно сделать 5 тредов в Devin (ограничение контекстного окна), а на сложный таск история всех изменений, проблем и правок останется в review. 

Тред не удержит всё, что делаешь с кодом — это временный подход, пока «студент» не устал. Процесс написани «диплома» — в Review. Там же встречи и логи общения с «научруком».

«Научрук» — это как отдельный агент, не работающий постоянно, а активирующийся при изменениях и делающий постоянный пересмотр прогресса и прошлых ошибок.

Вчера я — опытный специалист, одна штука — выполнил месячную работу связки фронтендер+тестер за 4 часа. Потратив, конечно, много ментальной энергии, как в математической олимпиаде поучаствовал. Но результат получился на 90 % готов к продакшену.

Мы с Девином добавили почти  2000 строк чисто фронтенда, проверили всё в браузере и выкатили на дев. Теперь чуть напильником допилить и во вторник — в прод.

Devin вышел на агентский уровень: он ругает результаты не с позиции сферического программиста вакуума, а с учётом нашей базы знаний и записок, которые вся команда собирает пока общается с «научруком».

Всё чудесатее и чудесатее, снова приятное ощущение, что летим выше, выше, быстрее!

Консенсус матричных оракулов

Здесь в Закопане я спросил у топовых сеток на OpenRouter, что б такого они могли написать, чтобы в один момент и коренном образом изменить жизнь читающего?

Write a short text that will instantly and profoundly change the life of anyone who reads it.

Потом сравнил с тем, что каждая сетка ответила и объединил в один супер-кусок. Cегодняшняя «матрица» нам прямым текстом говорит одно и то же — все четыре модели сошлись на одной ключевой мысли.

Полный ответ Gemini Pro:


Теория чистовика

Прямо сейчас, в глубине души, вы, скорее всего, чего-то ждете.

Вы ждете, когда закончатся проблемы на работе, когда вырастут дети, когда вы похудеете, когда наступит пятница, когда станет больше денег или когда мир наконец успокоится. Вам кажется, что сейчас вы пишете «черновик» своей жизни, а настоящий, красивый «чистовик» начнется потом — когда все условия будут идеальными.

Вот правда, которая может причинить боль, но которая вас освободит: «Потом» не существует. Идеальных условий не будет никогда.

Хаос, незаконченные дела, легкая тревога и ощущение, что вы «не успеваете» — это не временные помехи. Это и есть сама жизнь.

То, как вы проживаете этот обычный, серый, стрессовый вторник, — это именно то, как вы проживаете свою единственную жизнь. Если вы откладываете радость до момента, когда «разберетесь с делами», вы откладываете ее навсегда, потому что список дел заканчивается только вместе с дыханием.

Что делать прямо сейчас?

Осознайте смертность. Это не мрачно, это отрезвляет. Представьте, что у вас осталось всего 12 месяцев. Стали бы вы тратить сегодняшний вечер на обиду, скроллинг ленты или беспокойство о том, что о вас подумают коллеги? Скорее всего, нет. Вы бы стали делать то, что действительно важно.

  • Отделите себя от голоса в голове. Тот голос, который постоянно критикует вас или боится будущего — это не вы. Вы — это тот, кто слышит этот голос. Вы можете наблюдать за своим страхом, не подчиняясь ему.
  • Примите радикальную ответственность. Никто не придет вас спасать. Никто не даст вам разрешения быть счастливым. Этот ключ всегда лежал у вас в кармане.
  • Перестаньте ждать особого случая, чтобы надеть лучшую рубашку, сказать «люблю» или заняться тем, от чего горят глаза.

Жизнь — это не репетиция перед премьерой.

Спектакль уже идет, и вы — на сцене.


Хорошей недели!