В мою шутливую мини апку о борьбе чиновников с интернетом за ночь пришло более сотни людей. Могу теперь хвастаться перед вайбкодерами об успешном саас.
Артем@it_policeread-only
Police > back-end developer. В тгк больше инфы.
0,9
Рейтинг
40
Подписчики
Хотели бы побыть в шкуре чиновника-технофоба, блокирующего в интернете всё, до чего могу дотянуться пухленькие ручки?
Мне показалось это хорошая идея для первоапрельской Telegram Mini App и я написал PZDNET — где гильдии чиновников и общественников борются за максимальное количество блокировок в интернете.
Никакого здравого смысла. Только холодный расчет и нездоровая жажда «регулирования».
Приходи, интернет сам себя не заблокирует.
Расходы на LLM для агентов, которые парсят Telegram и самостоятельно ведут канал (постинг в несколько соцсетей идет), за неделю составили всего 0.5$
Так как в канале уже была аудитория, доход с него значительно превышает расходы, на токены и пиво агентам хватит.
Использую GPT-4.1, кстати, абсолютно хватает даже этой модельки.
Результатом, агентами и собой доволен.
LLM — только имитация интеллекта. Нейросети не имеют «опыта», не совершают действий и не получают обратной связи от реальности. Поэтому они не способны к настоящему познанию, — Ричард Саттон, один из отцов обучения.
Очень надеюсь, что бред про интеллект LLM вскоре развенчают окончательно. Это тупиковая ветвь, настоящий интеллект должен учиться на опыте, а не на данных.
Но не переживайте, ИИ у нас еще будет. Тот же Саттон считает, что начинается «эпоха опыта». Машины будущего будут учиться, как живые организмы: постоянно, без разделения на «тренировку» и «использование».
Мы перейдем от «мира, где все копируется» к «миру, где все проектируется»:
«Живые существа — это репликаторы, а ИИ — проектировщики. Мы можем создать ИИ-системы, которые будут создавать другие системы, и все это путем конструирования, а не копирования. Это новый этап эволюции Вселенной», — объясняет Саттон.
В проекте, где я обучаю ML-модели "запоминать" и "видеть" определенные закономерности на основе исторических данных, и "предсказывать" будущее криптовалютных пар произошел крупный апдейт.
Во-первых, штат ансамбля моделей расширен до 5 штук:
- 2 классических градиентных бустинга CatBoost и LightGBM.
- 2 рекуррентные нейронные сети (RNN-семейство) LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit).
- Свёрточная нейросеть для временных рядов TemporalCNN (TCN).
- Все модели стали ближе друг к другу по качеству.
Подробнее о применяемых технологиях и их особенностях я написал в этом посте.
Во-вторых, для наглядности, добавил бота, который проверяет сигналы и публикует об этом отчет. Стало проще воспринимать и анализировать получаемую от системы информацию.
Трейдингом, конечно же, не занимаюсь, мой интерес лежит совершенно в другой области.
Как обещал, написал простой, но легко расширяемый торговый бот, использующий ML-сигналы от API AIgnal.tech.
Репозиторий: aignal-trading-bot
Теперь можно собирать статистику по сигналам и тестировать стратегии. Участвовать в реальной торговле, конечно же, не обязательно.
Если есть желание присоединиться к тестам, просто читайте README, запускайте в режиме теста, собирайте для себя нужную стату по сигналам, тестируйте стратегии, дорабатывайте бота под свои нужды.
А я продолжаю допиливать API для доставки следующих инструментов.
Идеальную доку к API видели?
Конечно нет, поэтому посмотрите: https://aignal.tech/docs
Особое внимание на образец с расшифровкой ответа по кнопке «Подробнее…».
Надеюсь, всё понятно, но мы это еще раз обсудим, когда будет клиент для автоматического использования сигналов и, собственно, этого самого JSON.
Рад представить aignal.tech — обещанный API для получения сигналов от обученных ML моделей.
Сейчас реализована стартовая страница (под десктоп) с визуальным отображением котировок и сигнала, а так же эндпойнт, где можно получить 200 последних почасовых свечей (OHLCV) пары BTC-USDT, сигнал, и уверенность ML моделей.
Сигналы — не призыв к действию. Это лишь промежуточный результат эксперимента, предназначенный исключительно для тестирования гипотез и дальнейшего обучения моделей. Информация об их обновлении позже будет тоже выводиться.
Ручек планируется больше, подробнее в документации.
Ну и для тех, кто спрашивал про скринсейвер — он реализован отдельной страницей без интерфейса. Минимальный клиент для работы с этим API тоже будет, но чуть позже. Там, собственно, немного покажу, как работать с этой информацией, и какие стратегии можно строить.
API для получения прогнозов по крипторынку от обученных ML-моделей допиливается. Пока только одна пара будет, но зато подъедет и графоний. То что вы видите, скорее всего, пойдет в прод, мне нравится.
Выходные не прошли зря.
В пьяном дурмане (это наркоз от попоболи) я продолжал разработку своего AI-трейдера, воспользовался вашими предложениями в телеграм (огромное спасибо за подсказку), и кое-что получилось:
Добавлены бусты LightGBM (LGBMRegressor) и CatBoost (CatBoostRegressor). Теперь обучаю три модельки, сравниваю результаты и выбираю лучшую.
Переписал по 500 раз все методы, включая обучение моделей, торговую стратегию и тесты.
И вот результат тестовой торговли модельки на исторических данных:
Начальный баланс: 1000 USDT
===== Отчёт по сделкам =====
Всего сделок: 66
Винрейт: 40.91%
Средний PnL: 44.82 USDT
Максимальная просадка: -35.63%
Финальный баланс: 3958.17 USDT
В общем, готов богатеть. И пусть только попробует не показать такой результат на реальном бабле!)))
Написал себе AI трейдер-бота для крипто-биржи OKX
В бой не пускал, пока играюсь с обучением ML-модели для предсказания направления цены, торговыми стратегиями, и тестирую на исторических данных. В общем, нашел игрушку на ближайшее время.
По технологиям ничего экстраординарного, всё скромненько:
Python — ну а что же еще?
pandas, numpy — для работы с данными и вычислениями.
scikit-learn и joblib — для обучения и сохранения ML-модели.
matplotlib — для построения графиков.
requests — для HTTP-запросов к OKX API.
Если будет что-то интересное на выходе, отпишусь тут и в телеграм-канале.
Если нужна бесплатная альтернатива Cursor AI и Copilot в VS Code, вот самое быстрое и оптимальное решение, как мне кажется:
Качаешь VS Code
Устанавливаешь расширение Continue - open-source AI code assistant
Получаешь бесплатный API key от думающей модельки Deepseek: https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-r1-0528:free/api
Устанавливаешь соответствующие настройки провайдера и модельки в Continue. Можно это сделать в yml файле, выглядеть он будет так:
name: Local Assistant version: 1.0.0 schema: v1 models: - name: deepseek-r1 provider: openrouter model: deepseek/deepseek-r1-0528:free apiBase: https://openrouter.ai/api/v1 apiKey:
5. Пользуешься чатиком или агентом со всей дури.
Можно поиграться с настройками, провайдерами и модельками, но это уже сами.
Со слов автора скриншота, переход из выдачи Chat GPT на сайт клиента сразу же привел к запросу на КП. Договор подписали, предоплату получили. Чек от этого клика составил около 5К долларов. Что скажут SEO-оптимизаторы, уже умеем кормить чатик? И сколько лет осталось классическому интернету?
Под пост в телеграм про наш ответ аналог Grafana пришли руководители "Лаборатории Числитель" и конкретно "Пульта", в чью систему входит платформа мониторинга и анализа "Графиня".
Дмитрий Унтила и Владимир Утратенко любезно ответили на ряд вопросов по платформе, и я хотел бы подвести краткое резюме:
Запрос на аналог Grafana появился в момент продажи "Пульта", так как "не всем можно брать забугорный опесорс себе в контур. Потому решили делать. А название Графиня просто ради лулзов."
Графиня писалась с полного нуля. Хотя предложение взять за основу Grafana было, но команда смогла обосновать геморрой, который на неё упадёт, если взяться за доработку, и объяснила руководству, почему лучше сделать с нуля.
Время разработки: 3 месяца - MVP, 6 месяцев - 1 релиз.
Технологический стек: фронтенд: TypeScript + React 18, бэкенд: TypeScript + Node.js, база данных: MongoDB, плагины: Java.
На мое предложение сделать проект опенсорс Дмитрий Унтила пообещал подумать. Но, понятное дело, если это часть коммерческого продукта, прям сильно думать в лаборатории не будут))
Демо-стенда в интернете пока нет, можно только записаться на показ системы через форму обратной связи.
Благодарю парней за такой актив и обратную связь, рад, что у людей есть на это время!
Вайбкодером быть не хочу, ибо люблю говнокодить лично. Буду вайбинвестором.
Провел с gpt-другом исследование для долгосрочных инвестиций в крипту, с удовольствием делюсь с вами диверсифицированным json-криптопортфелем.
Что скажете, кожаные?
{ "portfolio": [ { "name": "Bitcoin", "symbol": "BTC", "allocation_percent": 35, "risk": "low", "category": "Store of Value", "notes": "Основной актив, защита от инфляции, институциональный интерес" }, { "name": "Ethereum", "symbol": "ETH", "allocation_percent": 20, "risk": "low", "category": "Smart Contracts", "notes": "Лидер в области DeFi, L2 и NFT" }, { "name": "Solana", "symbol": "SOL", "allocation_percent": 10, "risk": "medium", "category": "Layer 1", "notes": "Высокая пропускная способность, активное развитие DeFi/NFT" }, { "name": "Chainlink", "symbol": "LINK", "allocation_percent": 5, "risk": "medium", "category": "Oracle", "notes": "Интеграции с TradFi и ключевая роль в инфраструктуре Web3" }, { "name": "Arbitrum", "symbol": "ARB", "allocation_percent": 5, "risk": "medium", "category": "Layer 2", "notes": "Популярный L2 для Ethereum, высокая активность пользователей" }, { "name": "Injective", "symbol": "INJ", "allocation_percent": 5, "risk": "medium", "category": "DEX Infrastructure", "notes": "Поддержка Binance, ориентирован на производные и деривативы" }, { "name": "Kaspa", "symbol": "KAS", "allocation_percent": 5, "risk": "medium", "category": "Layer 1 PoW", "notes": "Высокая скорость транзакций, перспективный консенсус GHOSTDAG" }, { "name": "Celestia", "symbol": "TIA", "allocation_percent": 5, "risk": "high", "category": "Modular Blockchain", "notes": "Инновационный подход к масштабированию, модульная архитектура" }, { "name": "Render", "symbol": "RNDR", "allocation_percent": 5, "risk": "high", "category": "AI / DePIN", "notes": "GPU-рендеринг для Web3 и метавселенных, интерес со стороны AI-сектора" }, { "name": "Starknet", "symbol": "STRK", "allocation_percent": 5, "risk": "high", "category": "Layer 2 ZK", "notes": "ZK-rollup на Ethereum, сильная техническая команда" } ], "strategy": { "rebalance_frequency": "6-12 months", "stablecoin_buffer_percent": 5, "rebalancing_criteria": [ "Изменения в фундаментальных показателях", "TVL и активность в сети", "Развитие экосистемы", "Регуляторные риски" ] } }
Ко мне в телеграм канал заглянул один из разработчиков Графини (убийцы Grafana), с пояснением, зачем они её родили, и что писали полностью с нуля.
Я верю.
Пет-проекты, доп доход и финансовая независимость.
Сейчас совсем нет времени на личные проекты, которые уже сгенерил мозг, но когда-то я пытался обеспечить себе ими финансовую независимость. И по инерции мне всё еще капают небольшие деньги от старых попыток:
— в telegram автоматизированный анонимный канал + боты с партнерками.
— Доход от РСЯ с моих сайтов
— И даже что-то прилетает от моей деятельности в арбитраже трафика 10 лет назад, когда я просто пробовал там себя, еще работая в МВД. Лучше всего у меня получалось монетизировать dating трафик и юридический.
— Ну и если помните, одно время я автоматизировал работу со всякой веб3 скаминой, и простенькими скриптами тоже нафармил N всяких криптокоинов, а что-то даже капнет в будущем, возможно.
Были и еще кое-какие прощупывания всемирной сети, но об этом как-нибудь в другой раз)
К сожалению, на уровень финансовой независимости со всей этой деятельностью в интернете я так и не вышел, но всё равно постоянно рад, что пробовал, получая ежемесячные бонусы на пиво.
Ну а вы как используете интернет, кроме просмотра рилсиков?
Помню времена, когда в ВК, для кастомной настройки своих личных страниц или сообществ, можно было использовать php-скрипты. Например, можно было накрутить голоса (это уже вспомнят немногие), добавить прогноз погоды на обложку, или другой виджет, обойти различные запреты... Дыр на старте у vkontakte.ru было дохренища.
Потихоньку они лавочку прикрыли, но добавили язык разметки, с помощью которого можно было абсолютно легально кастомизировать менюшки в группах. И вот тогда администраторы сообществ, которым лень было погружаться во всё это, действительно платили деньги за нехитрые действия, ибо всем хотелось выглядеть лучше других. Со временем убрали и эту возможность, не оставив ничего, кроме как изменяить обложки и аватарки. Тут уже все вопросы сводились лишь к владению фотошопом.
С появлением запретограма люди тоже начали соревноваться в наведении красоты на страницах, выкладывая фотки в едином цветомвом стиле или собирая из них мозайку. Но тоже, кроме умения в графические редакторы, больше ничего от них не требовалось.
К настоящему времени, как мне казалось, все это украшательство социальных сетей стало вещью совершенно бесполезной, так как юзеры даже не заходят на страницы, а черпают контент из "умной" ленты. Поэтому я пребывал в полной уверенности, что всё это осталось далеко в прошлом. А оказывается нет, до наших дней дожили целые агентства, которые оформят ваши социальные сети.
Это странно, но раз есть спрос, значит я неправ. А вы оформили свои социальные сети?
Программисты, вместе с фермерами и водителями входят в топ-3 самых растущих рабочих мест к 2030 году, по версии доклада The Future of Jobs Report 2025
В топ самых сокращающихся профессий входят кассиры, секретари, домработницы, кладовщики, работники полиграфии, бухгалтеры, аудиторы, кондукторы, охранники, специалисты по вводу данных и даже графические дизайнеры.
Думайте.
По просьбам трудящихся запилил новую версию скрипта для автоматического получения наград в telegram mini app BLUM
Функционал пока такой:
играет на билеты
получает ежедневную награду
Тестил мало, поэтому приглашаю присоединиться. Но вроде бы всё работает, по крайней мере до следующей обновы приложения.
GitHub: https://github.com/Bednyakov/BLUM-autoplay
