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.
Медицинский архив семьи в SQLite: Claude как аналитик данных
TL;DRВрач за 30 минут приема не успевает разобраться в пачке из 247 PDF за 12 лет, и принимает решения по тому, что вы вспомнили распечатать. Решение - приносить врачу не пачку, а структурированный список проблем (problem list, по методике POMR Лоренса Уида, 1968): тренды, текущие проблемы с приоритетами и привязкой к гайдлайнам, что показано и что нет, что уже сделано. Под капотом: SQLite-архив с полным raw_text
75 картинок ablation: как Reddit-критика заставила меня переосмыслить FLUX-LoRA пайплайн
TL;DR. Запустил pinock.io — бесплатную ленту AI-генерации животных в стиле советских спичечных коробков. Под капотом FLUX.2-klein + кастомная LoRA + двухпроходный «sandwich»-пайплайн. Получил детальный технический комментарий на r/StableDiffusion с двумя конкретными претензиями. Прогнал ablation: 5 вариантов × 5 категорий × 3 сида = 75 картинок. Нашёл дыры в собственном пайплайне — в том числе кириллицу в выходе LoRA (training-set leakage) и полный коллапс LoRA при scale=2.0
