Телеграм канал «DARTA - бизнес как есть»

🟣 Мы запускаем Пчелопоиск — децентрализованный поисковик в экспериментальной среде

Что не так с обычным поиском: ИИ-пересказ и реклама оставляют человека на странице выдачи — сайт прочитан, а визита нет. Встанет крупный дата-центр — без ответа остаются все сразу.

— Одна нода — пчела, ноды складываются в рой. У сети нет владельца и одного центра: встанет один улей, остальные продолжат отвечать.
— В выдаче остаётся ссылка на настоящий сайт компании. Не пересказ языковой модели, не чужая карточка товара.
— Результаты нельзя купить: ни рекламы, ни платных мест. В запросе намерение «купить» — маркетплейс получает штраф, прямой сайт выше.
— Ищутся точные слова и смысл (рус и англ). Регион — по тексту страницы, адрес человека не сохраняется.
— Сайт сам решает, что показать: robots.txt, noindex, /llms.txt. Лёгкая пчела на своём сервере — новые страницы в индексе сразу, без потолка в 100 страниц.

Честный эксперимент: сейчас 1580 сайтов и почти 15,5 тысяч страниц, монетизации нет — проект волонтёрский. Код открыт, сборки Linux и Windows: github.com/artemklimovich/mds

Попробовать: https://beesearch.ru · Добавить свой сайт — там же.
Разработка креативной лаборатории DARTA 🟣

#DARTA #Пчелопоиск #децентрализация #поиск

📰 SEO, GEO и AEO: полное руководство по видимости в эпоху ИИ

Цифровой ландшафт поиска переживает тектонический сдвиг. Пользователи всё чаще получают ответы напрямую — в виде готовых резюме, голосовых подсказок и сгенерированных текстов, — не переходя по ссылкам. Если ваш бренд не адаптируется к этой новой реальности, вы рискуете стать невидимым для целого поколения покупателей.

🔗 Читать полностью

📰 Интерактивные CLI для агентов: новый взгляд на взаимодействие с ИИ

📢 Рубрика: Подслушано из Интернета

Марк Лэммус, глава отдела разработки, предлагает переосмыслить роль интерактивных командных строк (CLI) в работе с ИИ-агентами, утверждая, что они не устарели, а просто используются не по назначению.

🔗 Читать на сайте

Не все LLM одинаково полезны: зачем мы построили собственный бенчмарк для МАГ
Мы готовимся открыть регистрацию в МАГ, но столкнулись с неожиданным вызовом. Переход на новый контур мультимодельности показал: модели, которые раньше работали стабильно, начали вести себя непредсказуемо. Причина — в следовании инструкциям и совместимости с нашей инфраструктурой.
Создать «обертку» над моделью сейчас легко (как это сделали в Yandex, встроив Claude Code в свой VibeCraft). Но мы строим открытую мультимодельную инфраструктуру. И тут оказалось, что стандартных тестов недостаточно. Нужен комплексный тест совместимости каждой модели с нашей платформой.
Так родился наш базовый бенчмарк. Результаты уже впечатляют:
Из 100+ популярных кодинг-моделей тест прошли только 11.
Особенно приятно, что отечественная YandexGPT Pro 5.1 успешно справилась с испытанием.
На скриншотах видно, как выглядит наш внутренний тест. Сейчас он состоит из 8 последовательных этапов проверки инфраструктуры. Выглядит это пока не идеально, но зато дает четкое понимание, как стабилизировать платформу под мультимодельность.
Двигаемся дальше. Следите за обновлениями!

и немного статистики

📰 Как всего за месяц автоматизировать 1 500 часов человеческого труда?

Сентябрь 2026 года стал для нас месяцем, когда автоматизация перестала быть «экспериментом» и превратилась в полноценных цифровых сотрудников.
Мы не писали сложный код. Мы не нанимали дополнительных разработчиков. Мы просто собрали систему из 50 моделей искусственного интеллекта, которая взяла на себя рутину маркетингового агентства, техподдержки, продаж и даже настройки серверов.
Сразу скажу, не бесплатно, но в перерасчете на рутинный и повторяемый труд сильно существенно в экономике.

🔗 Читать полностью