armansu_live

Одна из самых востребованных и высокооплачиваемых профессий на сегодняшний день - профессия ИИ-разработчика.

Роль ИИ-инженера находится на стыке: программной инженерии; продуктовой инженерии; автоматизации и прикладного ИИ.

Вот почему спрос на эту роль так быстро растет. Компаниям все меньше и меньше нужны разработчики из прошлого. Нужны люди, которые могут взять существующие ИИ-модели и превратить их в полезные для рынка продукты.

Команда nFactorial School оформила все свои знания в ИИ-разработке, приобретенные за последние 3.5 года, в учебную программу для подготовки нового поколения сильных ИИ-разработчиков. В рамках первого потока 50 разработчиков уже начали обучение в прошлом году и завершают программу в первой половине мая.

Содержание нашего буткампа. 1) Продвинутый Prompt Engineering и эффективная работа с контекстом. Саморефлексия и итеративное улучшение. Выбор модели под задачу. Структурированный вывод: возвращение моделью валидного JSON, совместимого с бэкендом. 2) 10x инструменты разработчиков: Claude Code, Cursor, Windsurf, Gemini CLI. Работа с деградацией качества при переполнении контекстного окна. 3) Обработка данных и файнтюнинг. Извлечение данных из веба, PDF, изображений. LoRA, qLoRA, PEFT - эффективная дообучка. Создание своей fine-tuned модели. 4) RAG-системы.

Векторные базы данных: Pinecone, Qdrant, Weaviate, Chroma. Embeddings и semantic search. Chunking и оптимизация retrieval. Работа с большими документами. Создание собственной RAG-системы. 5) MCP. Инструменты: BrowserUse, Tavily, Jina, Firecrawl, Playwright. Создание своих MCP-серверов. 6) Мультимодальный ИИ. Работа с изображениями: DALL-E, SDXL, Midjourney API. Аудио: Suno, ElevenLabs, Whisper. Preprocessing: WAV, 16kHz, chunking. Beam search, repetition penalty для борьбы с галлюцинациями на длинных файлах.

Система определения, кто говорит (speaker segmentation, embeddings, threshold логика). Видео и другие модальности. Vision модели и анализ изображений. Создание собственного мультимодального приложения. 7) Автономные ИИ-агенты. Мультиагентные системы. Архитектура. Память: краткосрочная, долгосрочная, эпизодическая. Многошаговые процессы и планирование. Создание автономного агента. 8 ) Продуктовое мышление для разработчиков.

Что строят участники? Минимум 3 production-ready проекта. RAG-системы для реальных документов, мультиагентные пайплайны, мультимодальные приложения (текст + изображения + аудио), собственные MCP-серверы. Создание своей fine-tuned модели.

Кто целевой участник? Backend/fullstack разработчик, data engineer, ML-инженер, руководители команд разработки. Обязательно: опыт в разработке junior+, знание ООП и клиент-серверной архитектуры.

Стек курса: Python, LangChain, LangGraph, LLMs, Whisper, Stable Diffusion, ElevenLabs, Pinecone, Qdrant, ChromaDB, BrowserUse, Playwright, Firecrawl, FastAPI, Cursor, Claude Code, MCP.

Дата начала нового потока - 30 марта.

Подать заявку: https://courses.nfactorial.school/llm?utm_source=armansu

nFactorial Weekly - мои рекомендации лучших статей, книг, подкастов каждую неделю

В начале года запустили наш еженедельный дайджест, который приходит на ваш почтовый ящик утром каждой пятницы. За последние 7 недель отправили 7 выпусков. Нашу рассылку уже читают 22 тысячи читателей.

Каждую неделю - рекомендации топ 3 подкастов, книг, фильмов, эссе, блог-постов, цитат, выступлений, ресторанов, ИИ-инструментов и многого другого.

Подписаться на nFactorial Weekly: https://nfactorial-school.kit.com/8f63213111

14 - возраст Нади Команечи, когда она первой в истории спортивной гимнастики получила идеальную оценку 10.0 на Олимпийских Играх

15 - возраст Луи Брайля, когда он разработал рельефно-точечный шрифт для слепых, который используется во всем мире по сей день

17 - возраст Жанны д’Арк, когда она возглавила французскую армию и сняла осаду с Орлеана во время Столетней войны

18 - возраст Мэри Шелли, когда она начала писать роман “Франкенштейн” и создала жанр научной фантастики

19 - возраст Блеза Паскаля, когда он изобрел первую работающую механическую счетную машину

19 - возраст Виталика Бутерина, когда он опубликовал концепцию Ethereum

20 - возраст Александра Македонского, когда он взошел на трон, создав одну из крупнейших империй в истории

20 - возраст Эвариста Галуа, к которому он успел создать основы современной высшей алгебры (теорию групп)

21 - возраст Линуса Торвальдса, когда он создал первую версию ядра Linux

21 - возраст Фило Фарнсуорта, когда он успешно продемонстрировал первую в мире полностью электронную систему телевидения

21 - возраст Мехмеда II, когда он захватил Константинополь, положив конец Византийской империи

22 - возраст Лоуренса Брэгга, когда он открыл закон дифракции рентгеновских лучей (самый молодой лауреат Нобелевской премии по физике)

22 - возраст Чарльза Дарвина, когда он отправился в кругосветное путешествие на корабле «Бигль», где собрал данные для будущей теории эволюции

23 - возраст Исаака Ньютона, когда он изобрел дифференциальное и интегральное исчисление

24 - возраст Ричарда Фейнмана, когда он руководил группой вычислений в Манхэттенском проекте

24 - возраст Вернера Гейзенберга, когда он разработал матричную механику, заложив основу квантовой физики

24 - возраст Уильяма Питта-младшего, когда он стал самым молодым премьер-министром в истории Великобритании

24 - возраст Джеймса Уотсона, когда он вместе с Фрэнсисом Криком открыл структуру двойной спирали ДНК

25 - возраст Нильса Абеля, когда он опубликовал фундаментальный труд по теории эллиптических функций, создав новый раздел математики

26 - возраст Альберта Эйнштейна, когда он опубликовал четыре статьи, совершившие революцию в физике, включая работы по специальной теории относительности и E=mc2

28 - средний возраст инженеров в центре управления полетами NASA во время посадки Apollo 11 на Луну

Великие дела не требуют “подходящего” возраста.

Очень вдохновился новым эссе основателя Notion Ивана Джао - "Пар, сталь и бесконечный разум".

Далее - краткое содержание. Будущее трудно предсказать, потому что оно всегда маскируется под прошлое. Первые телефонные звонки были короткими, как телеграммы. Раннее кино выглядело, как заснятый на пленку театр. Движение в будущее с взглядом, прикованным к зеркалу заднего вида. Сегодня мы видим это в ИИ-чатботах, которые имитируют поисковую строку Google. Мы находимся глубоко внутри той неудобной переходной фазы, которая сопровождает любой технологический сдвиг.

В 1980-х Стив Джобс назвал персональные компьютеры “велосипедами для ума”. Десять лет спустя мы проложили “информационную супермагистраль” - интернет. Но сегодня большая часть умственной работы всё ещё выполняется на “человеческой тяге”. Это похоже на то, как если бы мы крутили педали велосипедов на автобане. С появлением ИИ-агентов некоторые пересели с велосипеда за руль автомобиля. Когда же свои “автомобили” получат другие работники интеллектуального труда? Для этого нужно решить две проблемы.

Во-первых, фрагментация контекста. В программировании инструменты и контекст, как правило, живут в одном месте: IDE, кодовый репозиторий, терминал. Но общая офисная работа разбросана по десяткам инструментов. Представьте ИИ-агента, пытающегося составить продуктовый бриф: ему нужно вытянуть данные из сообщений в Slack, документа по стратегии из Google Doc, метрик за прошлый квартал из дашборда и “институциональной памяти”, которая живет только в чьей-то голове. Сегодня люди - это клей, сшивающий всё это с помощью копипаста и переключения между вкладками браузера. Пока этот контекст не будет консолидирован, агенты останутся запертыми в узких сценариях использования.

Второй недостающий ингредиент — верифицируемость (возможность проверки). У программного кода есть магическое свойство: его можно проверить тестами и ошибками. Создатели моделей используют это для обучения ИИ (например, обучение с подкреплением aka reinforcement learning). Но как проверить, хорошо ли управляется проект? Или хороша ли записка по стратегии? Мы еще не нашли способов улучшать модели для большинства задач интеллектуального труда. Поэтому людям всё ещё нужно оставаться “в контуре” (human in the loop), чтобы контролировать, направлять и показывать, что такое “хорошо”.

До появления стали здания в XIX веке имели предел в шесть-семь этажей. Чугун был прочным, но хрупким и тяжелым; добавьте больше этажей, и конструкция рухнет под собственным весом. Сталь изменила всё. Она прочная, но пластичная. Каркасы стали легче, стены тоньше, и внезапно здания стали подниматься на десятки этажей. Стали возможны принципиально новые типы строений. ИИ - это сталь для организаций.

В начале промышленной революции первые текстильные фабрики стояли у рек и ручьев, работая от водяных колес. Когда появился паровой двигатель, владельцы фабрик поначалу просто заменили водяные колеса на паровые машины, оставив всё остальное прежним. Прирост производительности был скромным.

Настоящий прорыв случился, когда владельцы фабрик осознали, что могут полностью “отвязаться” от воды. Они начали строить огромные фабрики ближе к рабочим, портам и сырью. И они перепроектировали заводы вокруг паровых двигателей. (Позже, когда появилось электричество, владельцы пошли еще дальше, отказавшись от центрального вала и разместив небольшие двигатели у каждого станка). Производительность взлетела, и Вторая промышленная революция набрала полную силу.

Мы все еще находимся в фазе “замены водяного колеса”. ИИ-чатботы прикручиваются к существующим инструментам. Мы еще не переосмыслили, как должны выглядеть организации, когда старые ограничения исчезают, а ваша компания может работать на бесконечном разуме, пока вы спите.

Ниже - отредактированный мной перевод всего эссе целиком.

Пар, сталь и бесконечный разум

Автор: Иван Джао, основатель, Notion

Каждую эпоху формирует свой собственный чудо-материал. Сталь выковала «Позолоченный век» (прим.: эпоха быстрого роста экономики и населения США после гражданской войны и реконструкции Юга). Полупроводники зажгли Цифровую эру. Теперь на сцену вышел Искусственный Интеллект (ИИ) - как ресурс бесконечного разума. Если история нас чему-то и учит, так это тому, что эпоху определяют те, кто сумел обуздать чудо-материал данной эпохи.

В 1850-х годах Эндрю Карнеги бегал по грязным улицам Питтсбурга, работая посыльным на телеграфе. Шесть из десяти американцев были фермерами. Всего за два поколения Карнеги и его современники создали современный мир. Лошади уступили место железным дорогам, свечи - электричеству, а железо - стали.

С тех пор работа переместилась с заводов в офисы. Сегодня я управляю софтверной компанией в Сан-Франциско, создающей инструменты для миллионов работников интеллектуального труда. В этом «заводском городе» IT-индустрии все говорят об AGI (“сильном ИИ”), но большинство из двух миллиардов офисных сотрудников пока не ощутили его влияния. Как будет выглядеть интеллектуальный труд в ближайшем будущем? Что произойдет, когда организационная структура поглотит умы, которые никогда не спят?

Это будущее трудно предсказать, потому что оно всегда маскируется под прошлое. Ранние фильмы часто напоминали театральные постановки, снятые одной камерой, направленной на сцену. Первые телефонные звонки были короткими, как телеграммы. Раннее кино выглядело, как заснятый на пленку театр. Канадский философ Маршалл Маклюэн называл это “движением в будущее с взглядом, прикованным к зеркалу заднего вида”.

Сегодня мы видим это в ИИ-чатботах, которые имитируют поисковую строку Google. Мы находимся глубоко внутри той неудобной переходной фазы, которая сопровождает любой технологический сдвиг.

У меня нет ответов на все вопросы о том, что будет дальше. Но мне нравится использовать несколько исторических метафор, чтобы поразмышлять о том, как ИИ может работать на разных масштабах: от отдельных людей до организаций и целых экономик.

Индивидуумы: от велосипедов к автомобилям

Первые проблески можно заметить у «жрецов» интеллектуального труда - разработчиков. Мой соучредитель Саймон - тот, кого ранее называли 10-х программистом, но сегодня он редко пишет код сам. Пройдите мимо его стола, и вы увидите, как он дирижирует тремя или четырьмя ИИ-агентами одновременно. Они не просто печатают быстрее - они думают, что в совокупности делает Саймона 30-40-х программистом. Он ставит задачи в очередь перед обедом или сном, позволяя агентам работать, пока он занят другими делами. Он стал менеджером бесконечного разума.

В 1980-х Стив Джобс назвал персональные компьютеры “велосипедами для ума”. Десять лет спустя мы проложили “информационную супермагистраль” - интернет. Но сегодня большая часть умственной работы всё ещё выполняется на “человеческой тяге”. Это похоже на то, как если бы мы крутили педали велосипедов на автобане. С появлением ИИ-агентов кто-то вроде Саймона пересел с велосипеда за руль автомобиля. Когда же свои “автомобили” получат другие работники интеллектуального труда? Для этого нужно решить две проблемы.

Во-первых, фрагментация контекста. В программировании инструменты и контекст, как правило, живут в одном месте: IDE, кодовый репозиторий, терминал. Но общая офисная работа разбросана по десяткам инструментов. Представьте ИИ-агента, пытающегося составить продуктовый бриф: ему нужно вытянуть данные из сообщений в Slack, документа по стратегии из Google Doc, метрик за прошлый квартал из дашборда и “институциональной памяти”, которая живет только в чьей-то голове. Сегодня люди - это клей, сшивающий всё это с помощью копипаста и переключения между вкладками браузера. Пока этот контекст не будет консолидирован, агенты останутся запертыми в узких сценариях использования.

Второй недостающий ингредиент — верифицируемость (возможность проверки). У программного кода есть магическое свойство: его можно проверить тестами и ошибками. Создатели моделей используют это для обучения ИИ (например, обучение с подкреплением aka reinforcement learning). Но как проверить, хорошо ли управляется проект? Или хороша ли записка по стратегии? Мы еще не нашли способов улучшать модели для большинства задач интеллектуального труда. Поэтому людям всё ещё нужно оставаться “в контуре” (human in the loop), чтобы контролировать, направлять и показывать, что такое “хорошо”.

“Закон о красном флаге” 1865 года требовал, чтобы перед автомобилем шел человек с флагом. Пример нежелательного “человека в контуре”.

Агенты для программирования в этом году научили нас тому, что наличие “человека в контуре” не всегда желательно. Это как если бы кто-то лично инспектировал каждый болт на конвейере или шел перед машиной, расчищая дорогу (см. “Закон о красном флаге” 1865 года). Мы хотим, чтобы люди контролировали процессы с позиции рычага управления, а не находились внутри них. Как только контекст будет объединен, а работа станет проверяемой, миллиарды работников перейдут от кручения педалей к вождению, а затем - от вождения к автопилоту.

Организации: сталь и пар

Компании - недавнее изобретение. Они деградируют по мере масштабирования и достижения своих пределов.

Несколько сотен лет назад большинство компаний представляли собой мастерские из дюжины человек. Теперь у нас есть транснациональные корпорации с сотнями тысяч сотрудников. Коммуникационная инфраструктура (человеческие мозги, соединенные встречами и сообщениями) прогибается под экспоненциальной нагрузкой. Мы пытаемся решить это иерархией, процессами и документацией. Но мы решаем проблему индустриального масштаба инструментами человеческого масштаба - это как строить небоскреб из дерева.

Две исторические метафоры показывают, как могут выглядеть организации будущего с новым чудо-материалом.

Первая метафора - сталь. До появления стали здания в XIX веке имели предел в шесть-семь этажей. Чугун был прочным, но хрупким и тяжелым; добавьте больше этажей, и конструкция рухнет под собственным весом. Сталь изменила всё. Она прочная, но пластичная. Каркасы стали легче, стены тоньше, и внезапно здания стали подниматься на десятки этажей. Стали возможны принципиально новые типы строений.

ИИ - это сталь для организаций. У него есть потенциал сохранять контекст через рабочие процессы и предлагать решения тогда, когда это нужно, без лишнего шума. Человеческая коммуникация больше не обязана быть “несущей стеной”. Еженедельная двухчасовая планерка превращается в пятиминутный асинхронный обзор. Исполнительное решение, требовавшее трех уровней согласования, скоро может приниматься за минуты. Компании смогут масштабироваться - по-настоящему масштабироваться - без деградации, которую мы привыкли считать неизбежной.

Вторая история - о паровом двигателе. В начале промышленной революции первые текстильные фабрики стояли у рек и ручьев, работая от водяных колес. Когда появился паровой двигатель, владельцы фабрик поначалу просто заменили водяные колеса на паровые машины, оставив всё остальное прежним. Прирост производительности был скромным.

Настоящий прорыв случился, когда владельцы фабрик осознали, что могут полностью “отвязаться” от воды. Они начали строить огромные фабрики ближе к рабочим, портам и сырью. И они перепроектировали заводы вокруг паровых двигателей. (Позже, когда появилось электричество, владельцы пошли еще дальше, отказавшись от центрального вала и разместив небольшие двигатели у каждого станка). Производительность взлетела, и Вторая промышленная революция набрала полную силу.

Мы все еще находимся в фазе “замены водяного колеса”. ИИ-чатботы прикручиваются к существующим инструментам. Мы еще не переосмыслили, как должны выглядеть организации, когда старые ограничения исчезают, а ваша компания может работать на бесконечном разуме, пока вы спите.

В моей компании Notion мы экспериментируем. Наряду с тысячей сотрудников у нас теперь работают более 700 агентов, выполняющих рутинные задачи. Они ведут протоколы встреч и отвечают на вопросы, синтезируя неявные знания коллектива. Они обрабатывают IT-запросы и фиксируют отзывы клиентов. Они помогают новичкам разобраться с социальным пакетом. Они пишут еженедельные отчеты, чтобы людям не приходилось заниматься копипастом. И это лишь первые шаги. Реальный выхлоп ограничен только нашим воображением и инерцией.

Экономики: от Флоренции к мегаполисам

Сталь и пар изменили не только здания и заводы. Они изменили города.

До недавнего времени города были соразмерны человеку. Флоренцию можно было пересечь пешком за сорок минут. Ритм жизни определялся тем, как далеко человек может пройти и как громко звучит его голос.

Затем стальные каркасы сделали возможными небоскребы. Паровые двигатели привели в движение железные дороги, соединившие центры городов с глубинкой. Следом появились лифты, метро, шоссе. Города взорвались в масштабе и плотности. Токио. Чунцин. Даллас.

Это не просто большие версии Флоренции. Это совершенно другой образ жизни. Мегаполисы дезориентируют, они анонимны, в них сложнее ориентироваться. Эта “нечитаемость” - цена масштаба. Но они также предлагают больше возможностей, больше свободы. Больше людей делают больше вещей в большем количестве комбинаций, чем мог бы выдержать город эпохи Возрождения, построенный по меркам человека.

Я думаю, что экономика знаний вот-вот претерпит ту же трансформацию. Сегодня интеллектуальный труд составляет почти половину ВВП США. Большая его часть всё ещё работает в “человеческом” масштабе: команды из десятков людей, процессы, размеченные встречами и e-mail, организации, которые начинают трещать по швам, перерастая несколько сотен человек. Мы строим свои Флоренции из камня и дерева.

Когда ИИ-агенты войдут в строй в полном масштабе, мы начнем строить Токио. Организации, охватывающие тысячи агентов и людей. Рабочие процессы, которые идут непрерывно, сквозь часовые пояса, не ожидая, пока кто-то проснется. Решения, синтезируемые при только необходимом участии человека.

Это будет ощущаться иначе. Быстрее, с большим рычагом, но поначалу и более дезориентирующе. Ритмы еженедельных планерок, квартального планирования и годовых обзоров могут потерять смысл. Появятся новые ритмы. Мы потеряем часть прозрачности. Но выиграем в масштабе и скорости.

За пределами водяных колес

Каждый чудо-материал своей эпохи требовал от людей перестать смотреть на мир через зеркало заднего вида и начать воображать новый мир. Карнеги смотрел на сталь и видел силуэты будущих городов. Владельцы ланкаширских фабрик смотрели на паровые машины и видели цеха, свободные от рек.

Мы всё ещё в “фазе водяного колеса”, прикручивая чат-ботов к процессам, созданным для людей. Нам нужно перестать просить ИИ быть просто нашими вторыми пилотами. Нам нужно представить, как может выглядеть интеллектуальный труд, когда человеческие организации армированы сталью, а рутина делегирована умам, которые никогда не спят.

Пар. Сталь. Бесконечный разум. Следующий горизонт уже перед нами, ожидая, когда мы его построим.

Китай доминирует в мировом производстве за счет географической концентрации.

Баоань (провинция Гуандун) - производит 95% мирового рынка электронных сигарет

Гуанюнь (провинция Цзянсу) - 70% мирового объема женского эротического нижнего белья

Гужэнь (провинция Гуандун) - 50% мирового рынка осветительных приборов

Даньян (провинция Цзянсу) - 50% мирового рынка очков и линз

Датан (провинция Чжэцзян) - 35% всех носков в мире

Иу (провинция Чжэцзян) - 80% мирового рынка рождественских товаров

Люян (провинция Хунань) - 90% мирового рынка фейерверков

Пинду (провинция Шаньдун) - 70% мирового рынка накладных ресниц

Синчэн (провинция Ляонин) - 25% мирового объема купальников

Сюйчан (провинция Хэнань) - 60% мирового рынка париков

Фуян (провинция Чжэцзян) - около 50% производства оптического волокна в Китае

Ханцзи (провинция Цзянсу) - 35% мирового рынка зубных щеток

Хуанцяо (провинция Цзянсу) - 30% мирового рынка скрипок

Цаосянь (провинция Шаньдун) - 90% рынка гробов для японского рынка

Цыси (провинция Чжэцзян) - 60% мирового рынка малой бытовой техники

Цяоту (провинция Чжэцзян) - 60% всех пуговиц и застежек-молний на планете

Чжэнъань (провинция Гуйчжоу) - 15% мирового рынка гитар

Чэньдай (провинция Фуцзянь) - 20% мирового объема кроссовок

Шаодун (провинция Хунань) - 70% мирового рынка зажигалок

Шэнчжоу (провинция Чжэцзян) - 60% мирового объема галстуков

Самое интересное, что эти кластеры появились не из-за специальных экономических зон или того, что, например, китайское правительство объявило город Датан “городом носков”.

После реформ Дэн Сяопина в 80-ых предпринимательство постепенно стало легальным. И частные предприниматели в разных регионах Китая не заставили себя долго ждать. В Цяоту три брата из семьи Йе собирали выброшенные пуговицы с улиц, мыли их и продавали с прибылью. Далее, увидев спрос, запустили бизнес. Их соседи последовали примеру. Сегодня их город производит 60% всех пуговиц мира.

Доминирование города Сюйчан в мировом производстве париков имеет другое происхождение. В 1900-ых немецкие купцы покупали волосы у местных жителей. В 1990-ом местный предприниматель Дженг Ючуан объединил несколько производств и создал компанию Rebecca Hair Products.

В 1978г в Вэньчжоу (провинция Чжэцзян) на одного человека приходилось менее 20 соток пахотной земли. Это горная провинция. Там нет возможности заниматься крестьянством, чтобы выйти из бедности. Местные жители поколениями занимались торговлей изделиями ручной работы, так как другой альтернативы просто не существовало. Был период, когда Вэньчжоу контролировал до 80% мирового рынка зажигалок.

Юньхэ (провинция Чжэцзян) производит 40% всех деревянных игрушек в мире. Здесь помогает большое кол-во местных лесов. Это отличает их от центров производства пластиковых игрушек в провинции Гуандун.

“Маховик” Джим Коллинза раскручивается следующим образом: географические ограничения вынуждают специализироваться, специализация создает условия для нишевого обмена опытом между местными предпринимателями, далее - этот опыт привлекает еще больше специалистов.

Как использовать китайский опыт? На первый дилетантский взгляд, необходимо выявить существующие кластеры для усиления, сделать список текущих активов и ресурсов каждого региона, найти регионы со скрытым или нереализованным потенциалом и устранить барьеры для их естественного развития.

На небольшое исследование и эссе вдохновила короткая заметка Акаша Гупты на X.

nFactorial Muse: формулы контента, которые привели nFactorial к аудитории в 500,000+ подписчиков

Новый онлайн-курс, в рамках которого мы опенсорсим наши подходы к контент-маркетингу.

Содержание курса. Фреймворки: “Hook, Story, Offer”, “Jab, Jab, Jab, Right Hook”, “Purple Cow”, “22 Immutable Laws of Marketing” и многие другие. Как коллекционировать идеи для контента. Принципа ясного письма без воды от Джеффа Безоса, Уоррена Баффетта и Скотта Адамса. Как адаптировать контент под разные платформы.

Художественное письмо: как найти идеи и истории, которые можете рассказать только вы; как найти свой оригинальный стиль, который будет отличать вас от толпы; как держать внимание читателя, как построить свою аудиторию из лояльных читателей, как затронуть душу читателя через текст без помощи картинок и видео. Как публиковать видео без страха осуждения: принципы видео-композиции, инструменты (Veo 3, Higgsfield, CapCut) и пр. Ситуационный маркетинг: как мастерски реагировать на то, что происходит в стране и в мире.

Лекция от основателя Cvety KZ: как создавать вирусный контент (и наращивать продажи) в Threads. Лекция от продюсера nFactorial Podcast: как записывать 3-часовые YouTube-подкасты, которые досматривают; плейбуки для создания документальных фильмов, коротких фильмов и социальных экспериментов.

Жанры контента: продающие карусели, аналитические текстовые отчеты, истории из жизни, вирусные ИИ-ролики с сильным сценарием, подкасты, документальные фильмы, влоги, rage-bait маркетинг, ситуационный маркетинг, гиды и туториалы в качестве лид-магнитов, рейтинги и списки, истории успеха, интервью с экспертами, по домам, отзывы клиентов, UGC, AMA, кейсы (“проблема-решение-результат”) и прочее.

Что у вас будет на выходе? Программа минимум - 64 публикации на следующих площадках (8 на каждой): Instagram, Telegram, YouTube, Threads, LinkedIn, X, TikTok, Substack. Привычка писать и публиковать каждый день, созданная за 4 недели курса.

Формат: онлайн, 8 живых воркшопов, 4 недели, вт-чт, 19:00–21:00. Начало: 20 января.

Первую лекцию на 100+ слайдов прочитаю сам. Другие лекторы: Чингиз Алекенов (основатель Cvety KZ), Данияр Ахметжанов (креативный директор, Hero’s Journey; продюсер, nFactorial Podcast), Роман Пищик (руководитель digital marketing, abr tech; ранее - Head of Marketing, 1Fit; автор рекламы "Обожаю плавать!", Astana LRT и многих других) и контент-маркетинг команда nFactorial School.

Подать заявку для участия: https://nfactorialschool.typeform.com/to/OiphjK7O

Метод Харады

На 16-ую встречу nFactorial Club 28 декабря мы запланировали 6 упражнений для каждого участника: 1) обзор 2025г - победы, поражения, уроки года; 2) цели на 2026г - сначала список из 10 целей в 7 сферах жизни (карьера, финансы, семья, отношения, духовность, здоровье, творчество), далее нужно сократить список до 5, после - одной цели; 3) декомпозиция - какие ежедневные привычки приведут к цели, какие маленькие приятные награды вы будете давать себе за выполнение привычек (например: ужин с другом после спорта), маленький шаг, который можно сделать сегодня; 4) доска целей/желаний на следующие 10 лет (Наполеон Хилл); 5) заполнение 64 ячеек дорожной карты по достижении главной цели на следующие 10 лет “методом Харады”; 6) и наконец, очень полезное упражнение, которое я практиковал трижды за последний месяц - список советов от идеальной версии себя через 10 лет (мастер) себе из настоящего (ученик): что помогло вам (мастеру) добиться успеха, рекомендации и рефлексия; список активностей, которые ученик должен начать/приостановить/продолжить.

Таким образом, мы поработаем как над краткосрочным, так и долгосрочным целеполаганием.

Расскажу подробнее об одном из упражнений - методе Харады. О нем я узнал из публикации Арпана Гупты (Техасская спортивная академия) на примере Шохея Отани - абсолютно лучшего бейсболиста мира современности. Он Месси современного бейсбола.

Когда Шохей был десятиклассником, он создал “карту мечты”, в центре которой стояла главная цель - стать первым игроком драфта Японской профессиональной бейсбольной лиги (NPB).

Карта мечты состояла из 64 ячеек и основана на методе Харады. Метод Харады был создан Такаши Харадой, школьным тренером по легкой атлетике из Японии. Он принял команду, занимавшую последнее место среди 380 школ, и, используя свою систему, превратил их в команду №1 в регионе за 3 года. Они удерживали эту позицию следующие 6 лет.

Вы начинаете с того, что помещаете свою главную цель в центре доски 8x8. В случае Отани цель звучала так - стать первым номером драфта.

Далее вы определяете 8 столпов, необходимых для достижения этой цели. Они записываются вокруг центральной цели.

8 столпов Отани выглядели так: тело (физическая форма), контроль, острота подачи (резкость), скорость, вариативность подачи, личные качества, карма, психологическая устойчивость

Затем вы разбиваете каждый из этих 8 столпов на 8 мелких задач или ежедневных ритуалов. Это заполняет всю доску, превращая большую мечту в конкретный план ежедневных действий.

В блоке улучшения кармы у Отани значились следующие действия: приветствия, сбор мусора, держать комнату в чистоте, проявлять уважение к судьям, чтение книг, быть тем, кого люди хотят поддерживать; излучать оптимизм, ухаживать за спортивным инвентарем.

Этот метод идет гораздо глубже, чем просто развитие технических навыков. Он заставляет вас проанализировать свои слабости и работать над уверенностью в себе. Также делается акцент на служении людям: скромность и вклад в общество необходимы для достижения индивидуального успеха.

Главное - ежедневное выполнение действий, ответственность и дисциплина. Как только таблица заполнена, вы вносите задачи и привычки в свой дневник в виде чеклиста. Таким образом, большая долгосрочная цель становится последовательностью ежедневных ритуалов.

“AI-пожар приближается. Он будет очень болезненным и невероятно целительным”.

Очень интересная статья в CEO Dinner Insights.

Находимся ли мы в AI-пузыре? Лучше думать о текущем моменте не как о пузыре, а как о лесном пожаре. Лесные пожары не просто разрушают; они жизненно важны для здоровья экосистемы. Они выжигают густой подлесок, который душит новые ростки, возвращают питательные вещества в почву и создают условия для процветания следующего поколения леса.

Как и в каждом технологическом цикле, AI-огонь выжжет лишние заросли, перераспределит талант и оставит после себя инфраструктуру для того, что будет построено дальше.

Google, Amazon, eBay и PayPal выжили крах дотком-пузыря в 2000г. Следующий технологический цикл, движимый социальными сетями и мобильными технологиями, “заполыхал” в 2008-2009гг, очистив подлесок для Facebook, Airbnb, Uber и стартапов из Y Combinator. Оба пожара следовали одному и тому же шаблону: чрезмерный рост, резкая коррекция с последующим возрождением.

Грядущая коррекция в AI проявится как лесной пожар, а не лопнувший пузырь. Понимание этой разницы позволит стартапам выжить и процветать в новой эпохе.

Лесные пожары не просто уничтожают экосистемы. Они их перестраивают. Одни виды вспыхивают мгновенно. Другие сопротивляются пламени. Третьи и вовсе зависят от огня, чтобы размножаться.

Со стартапами всё то же самое.

Легковоспламеняющийся подлесок: AI-application wrapper’ы, инфраструктурные клоны; B2C-приложения, которые гонятся за неплатящими DAU, забывая про retention.

Огнестойкие гиганты: Apple, Microsoft, Nvidia, Google, Amazon. У них устойчивые финансовые показатели, долговременные отношения с клиентами, структурный product-market fit в облаке, чипах или дата-инфраструктуре; реальная выручка, диверсифицированная бизнес-модель. Они поглотят жар и выйдут из огня ещё сильнее.

Растения, которые вырастают заново, отмирают, чтобы вновь пустить корни: стартапы, которые делают успешные пивоты после пожара. Команды с глубокой экспертизой, IP, данными, готовностью начать заново. Фаундер, который в 2024г сделал неправильный продукт для неправильного рынка с правильной командой, в 2027г становится фаундером, который делает правильный продукт для правильного рынка с проверенной командой, которая прошла огонь и воду.

Последователи огня. Их семена активируются жаром. Они вообще не могут прорасти, пока старая растительность не исчезнет. Основатели, которые стартуют после кризиса. Они строят команды «из пепла», строят на более дешёвой инфраструктуре и учатся на ошибках своих предшественников. LinkedIn - в 2002г, Stripe - в 2010г, Slack - в 2013г. Следующие великие AI-native компании, скорее всего, появятся именно здесь.

Текст полной статьи (время чтения - 30 минут): https://ceodinner.substack.com/p/the-ai-wildfire-is-coming-its-going

Шедевр!

5 лет назад я писал о выходе замечательного документального фильма “AlphaGo” - истории о том, как человечество создало искусственный интеллект, который взял недосягаемую вершину - победил чемпиона мира по го - древней китайской игре, где кол-во состояний доски превышает кол-во атомов во Вселенной.

Последние 5 лет авторы фильма снимали продолжение. История DeepMind, как ранние годы фаундера Демиса Хасабиса сформировали в нем интерес к созданию AGI, от покорения компьютерных игр до решения 50-летней задачи предсказания структуры белка, за которую Демис получил Нобелевскую премию.

Сегодня после мировой премьеры на фестивале Tribeca и международного тура фильм “The Thinking Game” доступен в YouTube.

Фильм “AlphaGo” настолько меня вдохновил, что я пересмотрел его много раз и показывал его разным компаниях друзей и родных. Убежден, что фильм “The Thinking Game” ждет похожая судьба.

Movies like ‘Auru’, ‘Dastur’, ‘Qas’ represent the new wave of Kazakh cinema. They are not trying to adapt to Hollywood to get to the world stage. They are looking within. What new ideas can I bring to the table? As opposed to: how do I fit in?

Kazakhstani filmmakers, without even realizing it, are inspiring me not to give up on my Silicon Valley dreams and keep pushing. They remind me to focus on my strengths, not my weaknesses. Just keep shipping cool stuff. Eyes on the adventure ahead, not the destination. Take the score pressure off. No excessive obsession with the end result. No suffering during the run with the hope of some payoff at the finish line. No looking around. No FOMO. No top-down idea/market selection. No rushing into building. Pick ideas you want to persevere on.

Don’t jump on sexy ideas only to realize they represent no market demand 3 months later. Too much ‘bias for action’ leads to sloppy thinking. Action produces information. Quick unplanned action produces a lot of negative information. Free your ambitious mind to learn the art of losing before winning. Don’t take yourself too seriously. In the words of Martin Scorsese, “The most personal is the most creative”. More planning. More play. More light. More fun. More craftsmanship. More taste.

Silicon Valley comes to you the moment you wake up and remember who you are.

Последние параграфы в последнем письме Уоррена Баффетта акционерам заставляют прослезиться.

Я рад сообщить, что чувствую, что провел вторую половину своей жизни лучше, чем первую. Мой совет: не корите себя за прошлые ошибки - извлеките из них хотя бы какой-то урок и идите дальше. Никогда не поздно становиться лучше. Найдите правильных героев и берите с них пример. Можете начать с Тома Мерфи (прим. А.С.: экс-CEO Capital Cities/ABC): он был лучшим.

Вспомните Альфреда Нобеля, впоследствии давшего имя Нобелевской премии, который, говорят, прочитал свою собственную ошибочно напечатанную некрологию, когда умер его брат. Он был потрясен тем, что прочитал, и понял, что должен изменить свою жизнь.

Не рассчитывайте на ошибку газетной редакции: сами решите, что вы хотели бы увидеть в своей некрологии, и проживите жизнь так, чтобы быть достойными этих слов.

Величие не приходит благодаря накоплению огромных денег, огромной известности или огромной власти в правительстве. Когда вы помогаете кому-то - для этого есть тысячи способов - вы помогаете всему миру. Доброта ничего не стоит, но в то же самое время бесценна. Независимо от того, религиозны вы или нет, трудно придумать что-то лучшее, чем “Золотое правило”: “Поступай с другими так, как хочешь, чтобы поступали с тобой”.

Я пишу эти слова как человек, который совершал ошибки и действовал необдуманно бесчисленное количество раз. Однако, мне невероятно повезло учиться у замечательных друзей вести себя лучше (хотя до совершенства мне еще далеко). Помните, что уборщица - такой же человек, как и Председатель Правления.

nFactorial Solo: запустите свой ИИ-стартап за 4 недели, не программируя

nFactorial Solo - это практический интенсив для тех, кто хочет превратить идею в работающий продукт с первыми платящими клиентами. За четыре недели участники сделают первые шаги соло-фаундера: от выбора идеи и создания MVP до первых продаж и обратной связи от клиентов.

50% времени вы будете создавать и улучшать свой продукт с помощью современных ИИ-инструментов. Оставшиеся 50% времени вы будете активно продавать свой продукт для целевой аудитории.

Формат: онлайн. длительность: 4 недели. 50% времени - создание продукта, 50% времени - маркетинг и продажи. 8 живых воркшопов. Расписание: вт-чт, 19:00-21:00 (время Алматы), 17 ноября (пн) - 12 декабря (пт).

Программа обучения. Воркшоп 1) Выбор и валидация идеи. 2) Создание MVP с ИИ-инструментами (Lovable, Bolt, v0, Replit, Emergent). 3) Привлечение лидов для демонстрации продукта. 4) Продажи через видео-консультации. 5) Улучшение продукта на основе обратной связи. 6) Создание оптимального ценообразования для продукта. 7) Создание промо-видео. 8) Demo Day

Для кого курс: 1) соло-фаундеров / соло-предпринимателей, запускающих свой стартап; 2) студентов для создания успешного портфолио; 3) для желающих пройти весь путь от идеи до первой выручки за 4 недели; 4) всех, кто устал «слушать подкасты и думать об идеях». Навыки программирования, маркетинга и продаж на входе не требуются.

Подать заявку: https://nfactorialschool.typeform.com/to/flcTpUlA

Станьте доступным для своей аудитории 24/7

Очередная интенсивная неделя в nFactorial AI. Провел 37 получасовых видео-демонстраций. На выходе 28 человек стали клиентами нашего сервиса. Для контраста на прошлой неделе: 19 live-демонстраций и 8 конверсий в клиента.

Запускаем первую версию автоматизированного онбординга. Теперь любой желающий может бесплатно создать свой “цифровой мозг” и сделать себя доступным для своей аудитории 24/7. Просто загружаете свои посты, файлы, видео, аккаунты в соцсетях. Далее ваша аудитория может общаться с вами 24/7 через текст, аудио или видео.

Бесплатный план: 1 млн слов для тренировки вашего “цифрового мозга” + 100 сообщений. План за $9.99/месяц: 10 млн “тренировочных” слов + 500 сообщений.

Для чего нужен наш продукт?

Быть доступным 24/7 для своей существующей аудитории через текстовый чат, аудио-звонки и видео-презентации на любую тему.

Лид-магнит и квалификация лидов для продажи других ваших продуктов: физических товаров, консультационных услуг, вебинаров, книг, курсов, личных и групповых консультаций, конференций и пр.

Ведение и трекинг ваших текущих клиентов.

Новый источник дохода для инфлюенсеров. Ваша аудитория может писать/звонить вам 24/7 за небольшую ежемесячную подписку.

Создать свой цифровой мозг бесплатно, нажав на кнопку “Get started” на следующей странице: https://nfactorialai.com/. Лучше с компьютера, не с мобильного устройства.

Записаться на 1-на-1 демо со мной: https://calendly.com/d/ctcw-84s-hzd/nfactorial-ai-demo

Customer momentum

На прошлой неделе провел 19 live-демонстраций nFactorial AI. На 1-on-1 demo пришли очень интересные участники: предприниматели в разных сферах, коучи, преподаватели, топ-менеджеры больших компаний, разработчики игр, money менеджеры, авторы больших Telegram-каналов. 8 из них стали клиентами.

В данный момент делаем onboarding вручную. До конца недели сделаем полностью автоматизированный onboarding, чтобы любой желающий мог создать свой “цифровой мозг” и сделать себя доступным для своей аудитории 24/7. У нас будет действовать очень щедрый бесплатный план - можно будет загрузить 1 млн слов для тренировки вашего “цифрового мозга” абсолютно бесплатно.

Для чего нужен наш продукт?

Можно быстро создавать высококачественные образовательные видео-презентации и видео-выступления для публикации в YouTube/Instagram/TikTok. Превратить любой (даже самый скучный) текст в очень интересную видео-презентацию с озвучкой вашим голосом.

Быть доступным 24/7 для своей существующей аудитории через текстовый чат, аудио-звонки и видео-презентации на любую тему.

Лид-магнит для продажи других ваших продуктов: вебинаров, книг, курсов, личных консультаций, конференций и пр.

21 человек уже забронировали видео-звонок со мной на этой неделе. Выберите слот в календаре и я сделаю для вас 1-on-1 live-демо: https://calendly.com/d/ctcw-84s-hzd/nfactorial-ai-demo