ИИ-бот стал криптомиллионером раньше, чем ты закрыл первый икс.
Зовут Truth Terminal. Живой агент, сидит в сети, постит мемы. Десятого октября твитнул про мемкоин $GOAT на Соляне - «смешной мем, людей заводит». Токен тогда стоил примерно ноль.
Дальше по классике: 🚀 капа GOAT перевалила за $600M, кошелёк бота распух до ~$37,5M. Первый в истории ИИ-криптомиллионер. Не человек ему занёс - он сам рынку насыпал.
А вишенка: 🐳 Марк Андриссен лично отправил боту $50k в биткоине. Грант на ресёрч. Правда ключи у создателя - бот бабки видит, потрогать не может. Каса ля разлок.
Пока интернет ссыт, что ИИ отберёт работу, я смотрю иначе: агент не тот, кто тебя заменит. Агент - тот, кого ты натравливаешь на деньги.
Железка уже подняла лям, а ты греешь стул и молишься, чтоб не уволили. Пока ты боишься - кто-то в элитке уже спустил своего бота на рынок. Отберёт работу не ИИ, а сосед, который его приручил. 🗿
Anthropic запустили библиотеку промптов для Claude Code
Anthropic опубликовали библиотеку готовых промптов для Claude Code — с фильтрацией по 19 тегам: от прототипов и тестов до дебага, ревью и автоматизации. Выбираем задачу — получаем готовый запрос, который можно кастомизировать и скопировать в один клик.
Под каждым промптом есть блок «Why this works» — объясняют, почему запрос срабатывает и по какому паттерну писать такие же самому.
Промпты собраны из официальных гайдов Anthropic: Common workflows, Best practices и разборов, как сами команды Anthropic используют Claude Code.
Когда появляется новый мем, персонаж или тренд, почти всегда происходит одно и то же: (Ансем, Robinhood)
1️⃣Первый проект собирает всё внимание рынка.
2️⃣Второй и третий ещё может поймать волну и показать средний результат, но эбочно это памп и дамп
3️⃣Дальше начинается лотерея
Люди уже видели эту идею десятки раз. Новые проекты становятся не первооткрывателями, а очередными копиями.
Это очень хорошо видно на мемкоинах. Сначала появляется один успешный персонаж Ансем, Робинхуд,Астероид и тд, затем несколько последователей ещё могут заработать на остаточном внимании. Но после этого рынок быстро теряет интерес, и большинство новых запусков уже не получают такого же охвата.
Похоже, то же самое происходит и с целыми экосистемами. Например, сейчас я вижу похожую ситуацию вокруг Robinhood Network: первый всплеск внимания уже произошёл, дальше конкуренция резко растёт, а вероятность повторить успех первых проектов становится всё ниже.
Главный дефицит сегодня - не ликвидность, а внимание. И оно почти всегда достаётся тем, кто пришёл первым.
И конечно же
Формула сильного мема проста:
➖история, в которую хочется поверить;
➖идея, которую легко пересказать;
➖лидер, который не перестаёт её развивать и удерживать внимание сообщества.
Понравился мем проверили через эти советы, если совпадение 100% покупайте а нет, уже риски...
Думаете, ИИ-продукт это одна большая модель, которая делает всё подряд? В серьёзных проектах давно не так.
Пишу только о личном опыте, нам приходится тестировать разные модели под разные задачи, и не стрелять чисто клодом по всем задачам))
Вместо одной «универсальной» модели оркестр специализированных агентов:
➖Исследователь - собирает информацию, анализирует источники, формирует структуру ответа
➖ Редактор - улучшает логику и стиль, следит, чтобы не потерялись ключевые мысли
➖ Вспомогательные сервисы - ищут изображения, документы, видео по ключевым словам
➖ Агенты-судьи- параллельно оценивают качество: соответствие запросу, ошибки, стиль
Все вызовы независимы, идут параллельно и координируются через очереди задач. У каждого агента - свой контекст и критерии. И для разных этапов можно брать разные модели.
Крупнейший каталог таких моделей - Hugging Face, грубо это GitHub для мира ИИ
🔜 https://huggingface.co/models
Ежедневно появляются новые модели и датасеты, многие - открытые, их можно запускать локально или на арендованных серверах.
Для узких задач специализированные модели часто быстрее, дешевле и точнее в своей области, чем одна универсальная.
Поэтому вопрос сегодня не «какая LLM лучше», а как построить систему из нескольких моделей, где каждая делает то, в чём сильна. Именно архитектура, а не одна модель, создаёт основную ценность продукта.И конечно же это экономия токенов
А вы уже пробовали собирать такую мульти-агентную связку, или пока работаете через одну модель?