Все потоки

QA, выбирай сторону

Мы возвращаемся с новым форматом QAчественного общения — антимитапом для тестировщиков.

Когда: 27 марта
Где: Санкт-Петербург, offline only

В этот раз сделали два зала и два настроения:

🔥 Test core
Пространство вызовов, острых тем и адреналина. Сарказм приветствуется, личные нападки — запрещены.

Будут холивары: «Hard Skills для QA — это про инструменты или про понимание систем?», «Как меняется профессия QA с приходом AI».

💆‍♀️ Debug
Зал для размышлений и рефлексии. Здесь не доказывают, а задаются вопросами и делятся гипотезами. Тот самый safe space, чтобы подумать о будущем QA.

Будут дискуссии: «Как принять свою роль и стать хорошим тестировщиком», «ИПР: развитие специалиста — это задача компании или специалиста?».

Вы сами выбираете маршрут. Можно передвигаться между залами и собирать инсайты с двух полюсов или остаться в одном пространстве и погрузиться в его формат.

🔗 Зарегистрироваться на митап

Запрет рекламы в Telegram — разъяснения ФАС

Серия постов о договорах и безопасной работе с клиентами переносится на неделю, так как сегодня есть более важная тема, которую хочу обсудить с вами.

Все мы с февраля наблюдаем, как власти планомерно замедляют Telegram. В марте это замедление стало ещё более ощутимым.

В СМИ сообщают, что в апреле произойдёт полное ограничение доступа к Telegram, ссылаясь на не раскрываемые источники.

Мне не удалось найти официальной информации на сайтах госорганов. Однако то, о чём пишут СМИ, действительно становится нашей реальностью.

И вот, 10 марта ФАС выпустила разъяснение: реклама в Telegram запрещена.

👉 Ссылка на информацию ФАС

Суть разъяснения:

Согласно части 10.7 статьи 5 Федерального закона «О рекламе», не допускается распространение рекламы на ресурсах, доступ к которым ограничен Роскомнадзором в соответствии с законодательством (ФЗ № 149-ФЗ, 272-ФЗ, 114-ФЗ, 35-ФЗ, 126-ФЗ). Ответственность за нарушение несут и рекламодатель, и рекламораспространитель (статья 38 ФЗ «О рекламе»).

То есть ФАС официально подтвердила ограничение доступа к Telegram и запретила рекламу.

И действительно, указанная ФАС норма содержит условие о запрете рекламы на ресурсах с ограниченным доступом.

Однако на 18 марта 2026 года Telegram официально не заблокирован, не признан экстремистской организацией в России.

Роскомнадзор применяет меры по замедлению, но ни одного официального объявления об ограничении доступа на сайтах госорганов нет.

Найти информацию о Telegram в реестрах РКН и Минюста мне не удалось, хотя при подготовке этого поста я находила такие данные легко. Предполагаю: либо реестры не работают, либо доступ к ним ограничен.

Странная и вне рамок закона ситуация.

При отсутствии нормативных актов и официальных разъяснений осуществляется ограничение доступа к Telegram, а ФАС, указывая на запрет рекламы в нем, даже не ссылается на источник и причины ограничения.

Законно ли это? Я считаю, что нет.Продолжать ли публиковать рекламу в Telegram? Каждый решает сам, но моя рекомендация — нет, не публиковать, по крайней мере до появления дополнительной информации, возможно, судебной практики. Потому что, несмотря на незаконность разъяснения ФАС, действия государства по ограничению доступа к Telegram и запрету рекламы — это политические решения, и отстоять свою правоту будет сложно. Более того, нельзя исключать признания Telegram экстремистской организацией и его полной блокировки.

Ранее уже заблокировали доступ ко многим сервисам. Теперь — Telegram, и у российских предпринимателей и экспертов становится всё меньше каналов для деятельности и продвижения.

Например, я уже давно веду страницу в TenChat и ВК, но там почти нет просмотров, клиентов соответственно тоже нет.

Макс очень сырой: даже комментарии нужно делать через бота, часто выдаёт ошибки.

Профили Яндекса не приносят пользы без рекламы, а она стоит дорого и первые 2–3 месяца не даёт результатов независимо от бюджета.

С одной стороны, давно идёт повышение цен, налогов, госпошлин, сборов, штрафов.
С другой — ужесточение контроля, порой необоснованное (изменения по персональным данным, банковский контроль, неограниченные полномочия правоохранительных органов и др.).
С третьей — ограничение доступа ко всё большему числу ресурсов.

И всё это, конечно, вызывает гнев и возмущение.

А что вы думаете по этому поводу?

Единственное, я предлагаю сохранять спокойствие в комментариях (без нецензурной лексики и агрессии, в том числе друг к другу при возникновении споров).

У нас мало шансов изменить ситуацию, но мы можем её обдумать, придумать варианты действий, исходя из того, что есть, и принять для себя какие‑то решения.

Представлен открытый мультиплатформенный проект GitHub Store. Это GitHub в виде магазина с приложениями — скачивать, обновлять и устанавливать ПО с платформы теперь можно, как из обычного магазина приложений:

• все приложения ставятся в один клик;

• установленные версии ПО сами обновляются;

• есть тренды и топы по репозиториям;

• работает на Android, Windows, macOS и Linux.

Про отличия обучения зумеров. Ещё раз акцентирую внимание — текст не содержит оценочных суждений, не ищите тут скрытого смысла «зумеры плохие» или «с зумерами что‑то не так». Каждое поколение отличается от предыдущих. Бэби‑бумеры тоже много написали бы про особенности обучения миллениалов, но у них не было интернета.

Одна из особенностей зумеров — клиповое мышление. Это данность, в которой они не виноваты — среда приучила их к контенту, нарезанному на очень маленькие кусочки.
И кусочки эти становятся всё меньше — это видно по развитию тех же соц.сетей. Например, преобладание коротких видео над длинными в большинстве платформ. Я уже не говорю про тексты — лонгриды уже давно не в чести.

Можно эту особенность игнорировать, учить зумеров с помощью старых добрых длинных курсов, больших видео и огромных сложных текстов.
Но они учиться не будут и ничему не научатся.

Надо нарезать помельче весь контент и все шаги, которые надо в обучении делать.
Видео — короткие. Обучающие задачи — тоже. Предметная или техническая область, которую надо изучить при решении задачи — одна, максимум две.
Тогда норм будет.

Вообще, речь, наверное, про целенаправленное активное обучение, которому зумера в начале карьерного пути подвергают. Первые знания, первые навыки, знакомство с профессией и погружение в неё.

Постепенно зумер сам научится потреблять большой контент, и проблема обучения исчезнет, растворится. Как и клиповое мышление.

Телеграм

SRE vs ИБ: как не сломать продакшен, пока его защищаешь

Есть две команды, которые искренне хотят одного и того же — чтобы всё работало. Только вот «работало» они понимают немного по-разному. SRE хочет, чтобы сервис не падал. ИБ хочет, чтобы его не взломали. И в точке их встречи рождается… продуктивное напряжение. Об этом и поговорили Михаил Савин, Александр Глухих и Александр Трифанов с гостем подкаста Владимиром Кочетковым — руководителем AppSec Research из Positive Technologies. Получился разговор, в котором никто не делал вид, что всё под контролем.

Что на повестке

Зоны ответственности SRE и ИБ пересекаются там, где цена ошибки выше всего: в продакшене, в инцидентах и в CI/CD. В выпуске обсуждаем, почему автоматические сканеры закрывают не все проблемы, как приоритизировать уязвимости, не останавливая релизы, и кто в итоге отвечает за безопасность системы — особенно в тех самых «ничейных зонах».

Отдельно досталось теме ИИ: почему код, сгенерированный нейросетью, часто приходит с бонусными уязвимостями в комплекте — и что с этим делать.

Если вы когда-нибудь наблюдали конфликт между «нам нужно катить быстрее» и «нам нужно закрыть эту дыру» — этот выпуск про вас.

Слушайте и смотрите на площадках

• 📺 YouTube

• 💻 Rutube

• 🛫 На любимой платформе

И подписывайтесь на телеграм-канал Avito SREда

Ещё больше экспертизы собрали для вас на сайте: смотрите наши лонгриды, новости, плейлисты видео. А узнать, как стать частью команды AvitoTech, можно вот здесь.

Сделал интерактивный квиз!

→ Ознакомительная статья

Смотрите пробуйте играйте, формируйте своё мнение, и всегда помните — хост — это не игрок, он не может выбирать ответы, но вы можете запустить игру с пк, и зайти с телефона. Или с одного пк на разных браузерах.

Делал долго, мой магнум опус.

Самый мощный суперкомпьютер с искусственным интеллектом применят для исследований термоядерного синтеза

Похоже, на наших глазах оформляется следующая техническая революция: скрещивание ИИ, суперкомпьютеров и физического моделирования. Система Sunrise будет использовать методы моделирования на основе ИИ. Министерство энергетической безопасности Великобритании выделило на это $60 млн. Систему установят ​​на территории кампуса Управления по атомной энергии Великобритании. С её помощью учёные смогут лучше понять, что за процессы происходят в термоядерном реакторе. Мощность системы около 1,4 мегаватт. Работать она начнёт в июне.

По словам правительственных чиновников, суперкомпьютер Sunrise обеспечит производительность моделирования в области ИИ до 6,76 эксаФлопс. Это измерение относится к рабочим нагрузкам ИИ, а не к традиционным бенчмаркам суперкомпьютеров, но всё равно представляет значительный рост вычислительных мощностей для программ термоядерного синтеза в стране. Система будет работать на процессорах AMD EPYC и графических ускорителях AMD Instinct, установленных на серверах Dell PowerEdge.  Это уже не классический ИИ, а новый технологический слой, где модель должна не только находить корреляции, но и работать с физикой процесса.

Чуть раньше сообщалось о ещё одном суперкомпьютере Великобритании — Dawn. Его используют не просто для ускорения вычислений, а для задач, где нужно учить модели на стыке данных, симуляций и инженерной реальности. Проект получил поддержку от правительства в $49 млн. Финансирование сделано в рамках британской нацпрограммы AI Research Resource (AIRR), предоставляющей бесплатный доступ к высокопроизводительным вычислениям, обычно доступным только мировым технологическим гигантам. Пользователи AIRR получили доступ к новейшим ускорителям ИИ AMD MI355X.

Dawn, работающий в центре обработки данных в Кембридже, — самый мощный суперкомпьютер для ИИ в Великобритании (пока Sunrise не запустили). В его серверных комплексах работает более тысячи высокопроизводительных графических процессоров Intel (GPU). В настоящее время система Dawn используется учеными в Кембридже и по всей Великобритании в таких областях исследований, как чистая энергия, персонализированная медицина и климат.

За такими кейсами стоит следить. Правительство Великобритании в 2026 году отдельно отмечало применение системы  Dawn для ускорения разработки персонализированных вакцин от рака. А цифровой двойник термоядерного реактора — звучит ещё более фантастически. В таких задачах ИИ работает с научными данными, сложными симуляциями, инженерными ограничениями и цифровыми двойниками. Это революция инструментов, из которых потом и вырастают новые большие технологические платформы, которые и создают технологические революции.

Системный аналитик: какой у тебя уровень? Пройди бесплатный пробный тест и разберись в своих сильных сторонах и точках роста

Системный аналитик — это не просто «переводчик» между бизнесом и разработкой, а специалист на стыке технологий, аналитики и коммуникаций.

Чтобы осознанно расти в профессии, важно понимать:

• какие технические навыки уже прокачаны;

• где есть пробелы в проектировании и анализе;

• какие инструменты и методологии стоит изучить подробнее;

• насколько уверенно ты ориентируешься в архитектуре систем.

Мы сделали бесплатный пробный тест — он поможет оценить твой уровень как системного аналитика и подсветит зоны для развития.

За 20 минут ты получишь:

• оценку текущего уровня;

• карту компетенций — наглядную схему всех навыков, необходимых для развития в профессии;

• подборку материалов для самостоятельного изучения.

Пройти тест

Кстати, мы подробно разбирали ключевые навыки и компетенции системного аналитика в отдельной статье — рекомендуем прочитать ее или перечитать, чтобы освежить и структурировать знания перед тестом.

Разобрал репозиторий gstack от Гэрри Тана, CEO Y Combinator. Про критику от комьюнити писать не буду. Это в точности тот же спор который идёт вокруг любого репозитория с конфигами агентов. «Это просто промпты» — технически верно. Но ценность не в промптах, а в ролевой модели и порядке вызовов. Точнее всего описать репу так: структура инженерной организации как принцип проектирования, а не один агент на всё.

Что это такое, собственно:

gstack превращает Claude Code в виртуальную инженерную команду которой ты реально управляешь: CEO который переосмысливает продукт, инженерный менеджер который фиксирует архитектуру, дизайнер который ловит ИИ-шлак, параноидальный ревьюер который находит баги в продакшне, QA-лид который открывает настоящий браузер и кликает по приложению, и релиз-инженер который шипит PR. Тринадцать специалистов, все как слэш-команды, всё в Markdown, MIT-лицензия.

Ключевое отличие от других репозиториев: здесь не просто субагенты под задачи, а роли с разными когнитивными режимами. Один агент не делает всё сразу.

Что применимо для контентных агентов

Гэрри Тан не сделал одного агента «напиши код». Он разделил процесс на роли с разными углами зрения: стратег, исполнитель, ревьюер, контролёр качества. Для контентных агентов это, чисто теоретически, можно интерпретировать так:

• /plan-content по образцу /plan-ceo-review — переосмысляет тему перед написанием. Не «напиши статью про Kubernetes», а «какой угол здесь самый сильный, что аудитория хочет узнать, какой тезис будет неожиданным». Стратегический режим перед исполнением.

• /review-editorial по образцу /review — находит нарушения редполитики которые проходят поверхностную проверку но выглядят плохо при публикации. Автофиксит запрещённые слова, показывает спорные утверждения без источников.

• /qa-content по образцу /qa — проверяет финальный текст по чеклисту: факты атрибутированы, голос соответствует, структура соблюдена, нет клише, длина правильная для формата. Фиксит и перепроверяет.

• /ship-content по образцу /ship — финальный прогон перед публикацией: проверка всех пунктов, генерация превью для разных платформ, архивирование в базу опубликованных материалов.

• /retro-content по образцу /retro — еженедельный отчёт: сколько материалов вышло, какие форматы, какие темы, что залипло, что нет.

У меня система выстроена по-другому — агенты под задачи, субагенты с чистым контекстом, правила и скиллы — но тем интереснее смотреть на другие варианты архитектур.

P.S.: Редко выхожу с таким на Хабре, больше про агенты для контента в канале.

Маркетологи и пиарщики, привет!

Кажется, сейчас все на нервах из-за грядущей блокировки телеграма — и в этот момент у многих возникает вопрос: «а где теперь брать трафик и аудиторию?»

Если это про вас — у нас есть штука, на которую стоить обратить внимание. Мы обновили и расширили наш бесплатный мини-курс про продвижение на Хабре — специально для не-ИТ компаний.

Внутри – не учебный кейс и не красивая легенда, а настоящая переписка директора по маркетингу не-ИТ бренда и менеджера Хабра. Вместе с ними вы узнаете, кто на самом деле читает Хабр и чем эта аудитория интересуется, какие рекламные форматы здесь работают и под какие задачи они подходят, а ещё как собрать понятную стратегию и протестировать площадку без лишних затрат.

У курса нет даты старта и окончания, просто записываетесь — и письма начинают приходить на почту одно за другим за каждый день. Первое придёт сразу после регистрации

Осенью курс уже прошли 600 маркетологов. Может, теперь пора и вам?

→ Записаться на бесплатный курс

Когда инсайдер становится угрозой бизнесу. Интервью с ИБ-юристом

Где грань между безопасностью и контролем за сотрудниками? Как компании защититься от внутреннего нарушителя? Что по этому поводу говорит существующая судебная практика?

На эти (и не только) вопросы в интервью РКБ ответил Илья @ilya_bashkirov Башкиров.

По ссылке:

• Когда наступает ответственность за использование инсайдерской информации и как она устанавливается?

• Распространение инсайдерской информации это всегда вина сотрудника? Или может быть вина организации, которая не выстроила процессы защиты?

• Говоря о DLP-системах и контроле, где лежит грань между обеспечением безопасности и вторжением в частную жизнь сотрудника, которую компания не может переступать?

• Может ли снимок экрана стать цифровым доказательством?

• Какие действия необходимо предпринять компании, если работодатель заподозрил инсайдера?

… и многое другое

Playwright в 2026: новый стандарт UI‑автоматизации

На протяжении последних нескольких лет Playwright из альтернативного инструмента превратился в де‑факто стандарт для UI‑автоматизации в современных веб‑приложениях.

Основная причина тому — архитектурный сдвиг. В отличие от Selenium, который опирается на WebDriver и добавочный слой взаимодействия с браузером, Playwright работает напрямую через DevTools‑протокол. Это устраняет лишние абстракции и снижает накладные расходы на взаимодействие.

На практике это дает три ключевых эффекта:

Стабильность

Встроенный механизм auto‑waiting и синхронизации с состоянием DOM значительно снижает количество flaky‑тестов. Инженеру больше не нужно вручную управлять ожиданиями и обрабатывать race conditions.

Производительность

Благодаря прямому взаимодействию с браузером и встроенной поддержке параллельного выполнения, Playwright демонстрирует более быстрый feedback loop в CI/CD пайплайнах.

Developer Experience

Инструмент предоставляет полноценный набор средств чуть ли не из коробки: trace viewer, codegen, network interception, изоляция через browser contexts. Это снижает порог входа и ускоряет разработку тестов.

При этом важно понимать: Playwright не является «серебряной пулей». Он не делает плохую архитектуру тестов хорошей, не отменяет необходимость в грамотной декомпозиции сценариев, и не заменяет стратегию тестирования.

Но в условиях 2026 года, где доминируют SPA, асинхронные интерфейсы и требования к скорости CI, Playwright лучше соответствует реальным условиям эксплуатации.

Вывод: если вы проектируете систему автоматизации с нуля — Playwright является рациональным выбором по умолчанию.

Если у вас уже есть зрелая Selenium‑инфраструктура — решение о миграции должно приниматься на основе метрик (flaky rate, время выполнения, стоимость поддержки), а не трендов.

Разворачиваем macOS на ПК в Docker. Доступна полностью готовая сборка macOS в виртуальном контейнере. Ничего лишнего — ставится за один клик. Всё прямо как на Mac: дизайн, интерфейс и функционал. Работает прямо в браузере.

Почему компания всегда догоняет рынок

Есть ощущение, которое часто ловят предприниматели. Вроде бы всё сделали правильно: настроили рекламу, выстроили воронку, получили стабильный поток клиентов. Система работает. Но через какое-то время эффективность начинает проседать. Лиды дорожают, конверсия плавает, а привычные инструменты уже не дают прежнего результата.

И в этот момент появляется мысль: что-то сломалось.

Хотя на самом деле чаще всего ничего не ломалось. Просто рынок ушёл вперёд. Или в сторону, а иногда даже назад.

Рынок — это живая система. В нём постоянно меняются игроки, инструменты, поведение клиентов, каналы принятия решений. Появляются новые конкуренты, усиливаются старые, меняются ожидания аудитории. И в этой динамике компания почти всегда находится в позиции догоняющего.

Это не проблема. Это нормальное состояние.

Проблема начинается в тот момент, когда компания начинает воспринимать свою текущую модель как стабильную. Как будто её можно один раз настроить и дальше просто масштабировать. Но в реальности любая маркетинговая система устаревает. Не потому что она была плохой, а потому что среда вокруг изменилась.

Поэтому ключевая задача маркетинга — не только генерировать лиды, но и постоянно синхронизироваться с рынком. Смотреть, куда смещается спрос, где появляется новая точка извлечения прибыли, какие каналы начинают набирать силу. Это требует регулярной аналитики, исследований и, что важно, готовности пересобирать/адаптировать свою систему.

Здесь и происходит важный управленческий сдвиг. Вместо попытки «починить то, что раньше работало», компания должна задать другой вопрос: «Где сейчас формируется спрос и как нам туда попасть раньше конкурентов?»

И в этом контексте становится понятно, что маркетинг — это не только настройка инструментов, но и постоянная адаптацию к среде.

Компания не может быть «впереди рынка» всегда. Но она может научиться быстрее остальных его догонять.

Что такое GitOps? Обзор методологии и знакомство с Argo CD

Ручные операции при деплое — это не только медленно, но и опасно: одна неверная команда в проде, и разбирайся потом, кто и что поменял.

В блоге разобрали GitOps как подход, плюс познакомились с Argo CD — как он работает, чем отличается от Flux и как развернуть его с нуля.

Читайте полный разбор на сайте Рег.облака.

5 правил программирования Роба Пайка:

• Правило 1. Невозможно предсказать, где программа будет тратить время. Узкие места возникают в неожиданных местах, поэтому не пытайтесь угадывать и использовать ускорение, пока не докажете, что именно там находится узкое место.

• Правило 2. Измеряйте. Не оптимизируйте скорость, пока не измерите, и даже тогда не делайте этого, если только одна часть кода не превосходит остальную.

• Правило 3. Сложные алгоритмы медленны, когда n мало, а n обычно мало. Сложные алгоритмы имеют большие константы. Пока вы не узнаете, что n часто будет большим, не усложняйте алгоритмы. (Даже если n станет большим, сначала используйте Правило 2.)

• Правило 4. Сложные алгоритмы содержат больше ошибок, чем простые, и их гораздо сложнее реализовать. Используйте простые алгоритмы, а также простые структуры данных.

• Правило 5. Данные доминируют. Если вы выбрали правильные структуры данных и хорошо всё организовали, алгоритмы почти всегда будут очевидны. В программировании центральное место занимают структуры данных, а не алгоритмы.

Уточнения:

• Правила 1 и 2 Пайка перефразируют знаменитую максиму Тони Хоара: «Преждевременная оптимизация — корень всех зол».

• Кен Томпсон перефразировал правила 3 ​​и 4 Пайка как «В случае сомнений используйте грубую силу».

• Правила 3 ​​и 4 являются примерами философии проектирования KISS (Keep It Simple, Stupid).

• Правило 5 ранее было сформулировано Фредом Бруксом в книге «Мифический человеко‑месяц». Правило 5 часто сокращают до «пишите глупый код, использующий умные объекты».

Какой ты гриб бизнес-аналитик? Пройди бесплатный пробный тест, чтобы определить свой уровень

Бизнес‑аналитика — это профессия на стыке нескольких специализаций. Здесь нужно уметь работать с требованиями, моделировать процессы, анализировать данные, выстраивать коммуникацию с разными командами и делать многое другое.

Чтобы расти в профессии и осознанно выстраивать карьеру, важно понимать:

• какие компетенции у тебя уже прокачаны;

• где есть пробелы;

• что именно стоит подтянуть в первую очередь.

Такую картину непросто собрать самостоятельно, поэтому мы сделали бесплатный пробный тест — он поможет сориентироваться в своем уровне подготовки и подсветит зоны роста.

За 20 минут ты получишь:

• оценку текущего уровня бизнес‑анализа — от базовых понятий до продвинутых техник;

• карту компетенций — наглядную схему всех навыков, необходимых для развития в профессии;

• подборку материалов для самостоятельного изучения — только то, что поможет закрыть конкретные пробелы.

Пройти тест

Кстати, мы подробно описывали ключевые навыки и компетенции бизнес‑аналитика в отдельной статье — рекомендуем прочитать её или перечитать, чтобы освежить и структурировать знания перед тестом.

Я отвечаю за процессы и репутацию (SERM). Раньше мы отдавали по 40–50 тыс. рублей в месяц за enterprise‑сервисы мониторинга. Но платить столько ради пары десятков упоминаний продукта в день — это забивать гвозди микроскопом.

Задача: прилетел негатив — мы моментально об этом узнали. Я спроектировал логику, а разработчик собрал инструмент. Архитектура простая, но на 100% закрывает боли.

1. Сбор данных
Свой парсер на Python. Где площадки отдают данные по API — берем напрямую. Остальное тянем через Selenium с ротацией прокси от банов.

2. Оценка сарказма
Классический текстовый анализ сыпался на фразах вроде «Отличный сервис, ждал ответа сутки, спасибо!». Подключили LLM по API. Принципиально не брали тяжелые флагманы — для задачи «ругают/хвалят» они избыточны и дороги. Взяли легковесную gpt-4o-mini. Она щелкает скрытый негатив идеально, а косты режутся в десятки раз.

3. Алерты
Если нейронка видит проблему (например, баг на чекауте) — скрипт через aiogram кидает пуш в рабочий Telegram со ссылкой на отзыв.

Итог: время реакции на негатив сократилось с 2 дней до 1 часа. Бюджет — около $5/мес на токены и копейки на VPS.

А как вы решаете задачу мониторинга своих продуктов? Платите за YouScan/Brand Analytics или собираете внутренние велосипеды?

Представлен открытый проект AutoResearchClaw. Это доработанная под исследования версия агента OpenClaw, которая:

• детально анализирует идею пользователя и выдаёт готовый PDF‑документ с исследованием гипотезы;

• агент сам пишет код и все формулы, а также запускает тесты, исправляет ошибки;

• почти не имеет галлюцинаций;

• вся работа бота проходит 4-этапный процесс верификации по научным базам;

• умеет работать с LaTeX, чтобы создавать понятные и эффективные графики;

• сам агент бесплатный — нужен только API.

«Опять писать пост. О чем бы сегодня?»

Садитесь, смотрите в пустой экран. Вы сильный эксперт, вам есть что сказать, а с чего начать — непонятно. Листаете ленту, смотрите на коллег, открываете свои старые тексты. Мысли в голове роятся, а зацепиться не за что.

В итоге пишете вроде неплохо, но отклика нет. Подписчики молчат, лайков мало, комментариев ноль. Вы знаете, что вы хороший специалист, но почему-то никто не откликается.

И главное — непонятно, что не так. Вроде все правильно делаете, а не работает.

Я часто вижу это у экспертов.

Потому что нет стержня.

Нет одной четкой идеи, которая проходит через всё: кто вы, кому нужны, зачем и что люди на выходе получат. Поэтому каждый раз, когда садитесь писать, вы как будто заново собираете себя по кусочкам. Сегодня про одно, завтра про другое. Подписчики не успевают понять, кто вы, зачем вы им, и просто пролистывают.

А когда этого стержня нет, то и продажи даются тяжело. Приходится долго прогревать, уговаривать, доказывать, предлагать скидки. Клиент сомневается, уходит «подумать» и не возвращается. Вы не можете поставить достойную цену, потому что сами не до конца уверены, за что берете деньги.

Когда стержень появляется — все встает на свои места.

↗️ Вы перестаете гадать, о чем писать. Вы просто берете любой кусочек своей системы и раскрываете его. Сегодня про боль клиента. Завтра про свой способ работы. Послезавтра про то, кем он станет. И каждый пост ложится ровно в ту точку, где его ждут.

↗️ Клиенты начинают писать: «Это про меня». «Как вы узнали?». «Я хочу к вам».

↗️ Продажи становятся короче. Вам не нужно неделями прогревать и уговаривать — клиент сам приходит и говорит: «Хочу». А когда клиент видит ценность не в «курсе», а в том, кем он станет после работы с вами, он готов платить совсем другие деньги.