Как я перестал перечитывать десятки Telegram-каналов: локальный архив на Telethon, SQLite FTS5 и ИИ-дайджесты
Я ложусь поздно и просыпаюсь уже ближе к середине дня. За ночь и утро в Telegram успевает накопиться приличный хвост сообщений: часть новостей повторяется в пяти–десяти каналах почти одинаково, часть появляется только в одном месте, а что-то важное легко пропустить просто потому, что оно потерялось в ленте. При этом я не хотел подписываться ещё на десятки каналов только ради редких тематических подборок. Сегодня мне может быть интересен ИИ, завтра спорт, послезавтра кино или дорамы, а раздувать список подписок ради разового поиска не хотелось.
Как я собрал бота‑команду из 11 ИИ‑юристов и что под капотом пошло не так первым же смоук‑тестом
Полтора месяца назад мне пришла претензия на 44 тысячи рублей за фото восьмилетней давности на сайте нашего отеля — типичный «фотобанковский» иск с QR‑кодом, печатью и таблицей коэффициентов. Разбирался сам, с помощью Claude, закрыл спор на 20 тысячах вместо 44 без суда и без найма юриста. Написал об этом на VC.ru — сюда, на Хабр, тащить ту же историю смысла нет, тут расскажу, как это в итоге превратилось в бота и что было интересного технически: архитектура, пять реальных багов с продакшена и то, как я срезал расходы на Claude API почти на порядок.
Одиннадцать релизов за сутки: как мы чинили память ИИ-агента и что из этого вышло
Неделю назад я выложил skillmem — локальную память процедур для кодовых агентов. За прошедшие сутки вышло одиннадцать релизов: с 0.9.3 по 0.10.5. Не потому, что чесались руки, а потому что я сел проверять собственный продукт и нашёл в нём подряд одиннадцать вещей, которые надо было починить. Это пост про то, что именно, — почти каждый пункт переносится на любой инструмент, который живёт внутри цикла агента.Начало: 4083 сессии за суткиНачалось с безобидного вопроса: а всё ли у нас работает. Полез в лог хуков и увидел, что Stop-хук за день сработал 4083 раза
Как я автоматизировал почти всю работу в CRM
Я долго ходил по конференциям, у меня хороший нетворк, и все это длительное время я наполнял CRM контактами, результатами звонков, переписками, договорённостями и тд.В какой-то момент в ней оказалось почти 10К человек и вся моя история отношений с ними.Но накопить данные конечно легче чем применять их так, чтобы была максимальная польза. Чтобы CRM приносила эту пользу, я должен помнить, кого и как там искать, какие фильтры включить, что делать дальше и как масштабировать это.Я хотел автоматизировать почти всё.Что было в первой версии моей CRM Источники данных существовали независимо друг от друга:
Мы научили ИИ-агента забывать — и он стал помнить лучше
У меня за плечами больше 700 часов работы с Claude Code над одним личным проектом. За это время я насмотрелся на одну и ту же картину: агент открывает новую сессию — и не помнит вообще ничего. Ни того, что вчера полтора часа убил на баг, который решался одной строкой. Ни того, что подход, который он сейчас с энтузиазмом предлагает, я уже отклонил на прошлой неделе с подробным объяснением почему. Каждая сессия — это День сурка, только вместо будильника — системный промпт.
Исследователи из JFrog забраковали 54 из 55 ИИ‑отчётов об уязвимостях в SQLite
Исследователи из компании JFrog провели анализ 55 сгенерированных ИИ отчётов об уязвимостях в SQLite. Он показал, что 54 из них, включая критическую проблему, на самом деле вызваны галлюцинациями ИИ‑модели.
Практически все уязвимости, найденные недавно ИИ в коде SQLite, оказались фиктивными
Профессионалы в области инфо-безопасности, компания JFrog, провела аудит уязвимостей, найденных ИИ в коде SQLite и получивших идентификаторы CVE от MITRE. 54 (среди которых все 3 критические) из 55 оказались фиктивными. Единственная реальная уязвимость не имеет статуса критической, и она сопровождалась неподтвержденными метаданными CVE. Вскоре после этого MITRE отклонил эту партию уязвимостей.
AI‑тренер по CS2 на DeepSeek: где LLM выдумывает и почему семь недель стоили $1,45
Всем привет. Я много лет играю в Counter‑Strike и тренируюсь, как большинство: захожу в Deathmatch «размяться», играю три катки, тильтую, выхожу. Сервисы статистики при этом исправно сообщают, что у меня просела точность и выросло время реакции. Спасибо, а делать‑то что?
Система авто-оценки качества вебинаров на Claude Code за неделю
TL;DRМетодисты вручную пересматривали вебинары - не масштабируется. Собрал конвейер: видео → локальная расшифровка (whisper.cpp на Apple M4) → LLM-судья по рубрике с цитатами → SQLite → письмо и дашборд. Боевое ядро заработало примерно за неделю.Главное в LLM-судье - не промпт, а методика: рубрика как данные (YAML, который правят методисты), калибровка под живых экспертов и честность про пределы текста.Claude Code тут - быстрый дисциплинированный джун: ускоряет «как написать» в разы, но надежность, идемпотентность и гардрейлы надо прямо навязывать.
