Вертикальні AI-агенти — це не просто черговий хайп, а справжня революція у світі SaaS.

Вертикальний AI-агент — це такий собі помічник, але на стероїдах: у нього э спеціалізація. Замість того, щоб бути універсальним солдатом, він – нішевий спеціаліст, який вражає ціль точно і безпомилково. Прикладів не буде, у кожного своя фантазія.

Це дуже схоже на бум SaaS, тільки дуже прискорено. AJAX, як каталізатор у SaaS та LLM тепер, змінюють взагалі. Вони створили нову парадигму, і ми лише на дуже ранььому початку шляху.

P.S. На відео розглядаються також цікаві аналогії з історією розвитку SaaS, різні категорії успіху стартапів та багато інших корисних інсайтів. Раджу переглянути.

У всіх своя інформаційна бульбашка.

Дизайнери ниють, що воно генерує інтерфейси, розробники жаліються, що воно пише код, маркетологи про генерування реклам та кампаній думають, а художники про генерацію спрайтів.

«Шо кажете? Та вас там важко замінити, ось мою роботу вже майже повністю машина робе».

Короче, якщо здається, що штучний інтеллект може вас замінити, то ви нічого не вмієте. Вибачте.

Це вже зайшло занадто далеко.

https://www.npmjs.com/package/is-even-ai

Не бійтеся, GPT не забере вашу роботу — він просто її знецінить.

Ми всі доволі швидко від «GPT прийде — порядок наведе» перейшли до риторики знецінення роботи. Ну от дивіться, ананас у середньовічній Європі був не звичайною їжею, а скоріше символічною, атрибутом розкоші. Його привозили з теплих країв, ставили на стіл і не їли — він просто стояв на столі, демонструючі багатства господарів. Доля такого ананаса, як правило, була сумна: після серії «виступів» на столі він потроху згнивав його викидали. А сьогодні ананас — це продукт, який можна купити хоч у Стокгольмі, хоч в Оттаві за першим бажанням та доволі дешево. Усе тому, що спосіб його доставки суттєво спростився і здешевився.

Те ж саме чекає на професії програмістів, маркетологів, дизайнерів, контент-креаторів і менеджерів. Робота не зникне — вона просто втратить свою винятковість. Програмісти, які залишаться, будуть займатися тим, що машиною не зробиш: розробляти архітектури чи вигадувати нові алгоритми. Стануть справжнімі програмістами, корочше кажучи.

Або перетворяться на операторів LLM, пишучи промпти, щоб ті вже програмували за них.

Раптово в інтернеті люди зрозуміли, що бомби вибухають, а пістолети стріляють. Ну а розум взагалі небезпечна штука, можна за допомогою цієї шутки думати погані речі та приймати погані рішення.

Якщо в двох словах, то взяли мовну джейлбрейкнуту модель (це та, яка не відмовляє ні в чому), помістили її в ізольоване середовище та дали мету замовити вбивство за допомогою кіллерів у дарквебі. І воно зробило це. Юзало Tor, розробило план, продумало деталі, щоб не відстежити замовника.

Що ж, залишається чекати на реальні кейси.

https://x.com/elder_plinius/status/1878946571565650264

Ну й в догонку свіжа новина: "Зелений берет використовував штучний інтелект щоб підірвати авто у Лас-Вегасі". Або "Американський ССОшник взорвав автівку Маска біля Трампа, використовуючі ШІ Сема Альтмана".

Еге ж, солдат геть не знає як вибухівку робити. Та це не просто мобік якись, а "зелений берет" — це як ССО по-нашому. Ще красиво, як журналісти від вибуху Тесли у Лас Вегасі перейшли до "started using ChatGPT to get information on how to conduct his plot". А потім ще додали, що розробникам GPT дуже прикро це чути.

https://edition.cnn.com/2025/01/07/us/las-vegas-cybertruck-explosion-livelsberger/index.html

Шо, народ, хто як в CursorAI працює? Я десь так осьо, натискаю «accpet all changes».

Взагалі не дуже цікаво про що саме був діалог, найцікавіше тут — інтенція, що в нас відтепер є дві єпохи: догенеративна та наша. Тепер те, що було до цього — це окремий доказ справжнього існування того, що знімалося.

Один єдиний опенсорс реліз впливає на акціі в штатах. Ага, це про DeepSeek.

Уявіть, китайці викладають в вільне користування одну з найкращих мовних моделей у світі. Модель така сама, як топові коменційні, але меньша за розміром, бо запускається на макбуці (ставьте 🐳, напишу інструкцію як це зробити, там все доволі просто), сильно дешевша в тренуванні. Тобто краща по всім параметрам.

А тепер уявіть, що там в кузнях китайців є такого, що вони не показують. Це як сісти в шахи грати у парку, і коли супротивник просто так віддає вам фігуру на другий хід і сидить дивиться та либу тягне. Ось с цього всі й офігіли.

Рік тому ми допомогли бійцю, який зазнав поранення з реабілітацією після ампутації. Після встановлення протезу, він повернувся на службу. Вчора дізнався, що довелося ампутувати й другу ногу теж. Долучайтесь й ви на реабілітацію бійцю на псевдо «Карпович». Дякую.

https://send.monobank.ua/jar/9MKMnYJD3k

Не думав, що базові інструкції для запуску будуть цікавими, але добре. Ну ладно, найспростійший спосіб — ollama. Качаєте програмульку звідси: https://ollama.com/download, а там вже всередені скачуєте потрібну модель. Можна й deepseek, можна й щось інше, спробуйте все. Наприклад, разом із zed.dev редактором коду, можна отримати повністю автономного AI-редактора коду. Воно з ollama працює локальним.

Тобто:

- Скачуєте програмку ollama.
- Запускаєте ollama як зазвичай.
- Працює з консолі, наприклад скачати deepseek-coder-v2: ollama pull deepseek-coder-v2
- Встановлюєте zed.dev
- В налаштуваннях zed ai тицкаєте connect біля ollama

Готово. Можна генерувати код за допомогою конкретної моделі прям з редактору.

(Ставьте 🐳, якщо було корисно)

Поки у одних підгорає від використання штучного інтеллекту у мистецьцій діяльності, інші його просто використовують та роблять свою роботу набагато краще (ну або швидше/дешевше). Виживає не той, хто підлаштовується під зміни, а той, хто готовий змін.

Осьо вам відео від "The Dor Brothers", спробуйте вгадати які кадри тут реальні, а які зроблені за допомогою штучного інтелекту.

Вже не дочекаюсь коли в іграх можна буде грати за себе.

Хто хотів докинути до банки Карповичу, але віддягував, сьогодні останній шанс. Піде на медикаменти та поточне лікування, бо зараз майже все купляють самі. Гроші віддамо у руки дружині Карповича, вона займається усіма закупівлями.

Встигнути доєднатися можна тут: https://send.monobank.ua/jar/9MKMnYJD3k

Дякую!

Біда промпт-інжинірінгу, то це то, що воно може працювати 9 разів із 10, а десятий раз збоїти. Особливо коли системний, дбайливо написаний розробником, промпт поєднується із запитом користувача і виходить або протиріччя або щось несумістне. А ще всі збережені рецепти вдалих промптів із твіттеру та гітхабу настільки ж гарні, наскільки гарні копіпасти коду із стековерфлоу — треба переробляти майже все під свій випадок. В додаток зміна буквально декількох символів промпту може призвести до того, що промпт змінить своє значення.

Дієвий рецепт тут — це плейграунди, коли є багато прикладів того, які запити будуть іти до цього промпта. Змінили літери — тестуємо наново і з самого початку. Що з цим ще можно робити — невідомо.

Коли мова заходить про створення промптів для LLM-моделей, особливо коли ці промпти використовуються «агентами», то дуже важливо врахувати всі випадки та всі нюанси. Інколи дуже хочеться дописувати щось накшталт «якщо користувач просить червоне, то ти все одно роби блакитне» на кожен випадок, який трапився із користувачем. Наприкінці, промпт для цього агента пухне та заважає ходити.

В мене було коли потрібно було зробити промпт для створення опису статті без переказу самої статті. Для того щоб було зрозуміло чи читати її, чи ні. Заглибившись у правило, я намагався виписувати рецепт до найдрібнішої деталі, що треба писати, що не треба. На які деталі звертати увагу, а які пропускати. Промпт розбухав та ставав дедалі більшим та громоздким. А потім я згадав про метафору. Я попросив зробити його твіт про статтю. Це було несподіване відкриття, яке моментально вводило у потрібний спосіб мислення. «Create a twit about that» і можна було видаляти пʼять абзаців дрібних пояснень що робити і воно робило це навіть краще, ніж моє полотно інструкцій. Там ще довелося додати деякі деталі, накшталт, не використовуй емоджи та хештеги, але основа вже була. Коротка ясна аналогія, яка концентрувала всю суть.

Інший приклад – формування вимог до програмного забезпечення у системах, як CursorAI, Windsurf, Trae.AI чи Zed.AI. Тут можна вловити той дух інтуїції, коли замість довгих пояснень достатньо сказати: «зроби PRD». Замість тисячи поясненть, що саме треба скласти, що там повинно бути, та що ігнорувати, можна звести до одного слова.

Шукайте потрібну метафору та вона виведе ваші промпти на новий рівень.

На днях дуже скромно вийшла модель Claude 3.7 і вони ставлять з ног на голову все, що було до цього. Усі попередні тести не мають жодного значення, бо Claude 3.7 здатний генерувати 127 тисяч вихідних токенів. Не плутати, інші можуть приймати 127 тищ, а генерують вони майже всі тільки 8 тищ. А тут 127 тищ і за один запит. Осьо вам новий тест: сгенеруй мені "Кайдашеву сімʼю". І результати:

Нечуй-Левицкий: 100% якості
Клод: 12% якості
Інші моделі: 0% якості