LIMB
Часть 1: ИИ как рабочий инструмент
ИИ в первую очередь - это инструмент.
Я глубоко убеждён, что агентов нельзя рассматривать как полноценную замену человеку.
ИИ хорошо справляется с закрытием задач разведки, прототипированием идей и быстрым MVP.
Буквально за 2–3 дня можно поднимать рабочие демки продукта.
Автоматизация рутины:
Настоящая сила появляется, когда у тебя есть своя приватная база знаний, свой контекст и понимание предметной области.
Тогда ИИ становится не просто ассистентом, а мультипликатором твоей экспертизы. Один человек с правильно настроенным стеком ИИ-инструментов сегодня может закрывать объём маленькой команды.
Кто умеет пользоваться - двигается в 5× быстрее. Причём знания о предмете могут приходить параллельно с использованием нейронки!
Если не копипастить, а спрашивать предметно: почему ИИ пишет именно так, какие есть альтернативы, и банально брейнштормить решения - ты учишься в процессе.
У меня конкретно всё схвачено по одной причине: рабочая компетенция × компетенция работы с LLM = предсказуемые и проверяемые результаты.
Для новичков есть два пути:
Ещё нет единой системы, которая бы по одному запросу:
Ближайший кейс - в Китае Alipay × Luckin Coffee уже запустили полный цикл: говоришь AI-агенту «хочу латте» он оформляет и оплачивает.
Первый живой кейс, но пока одна страна и одна сеть.
CZ (Binance) и Brian Armstrong (Coinbase) в начале 2026 оба заявили одно: AI-агенты не могут проходить KYC банков, значит им нужна крипта.
BNB Chain уже выпустил стандарт Non-Fungible Agents - программные сущности с собственными кошельками. Coinbase запустил Agentic Wallets через протокол x402.
Если крупные игроки активизировались, значит ценность не выдумана.
Какую проблему это решает?
Время - полная автономность AI-ассистента с доступом к криптоактиву на лимитированный вайтлист сервисов/продуктов/временных рамок
Стоимость - живой персональный менеджер стоит в 12× дороже AI-агента ($6 vs $0.50 за запрос). Кожаные менеджеры перестают быть роскошью, а переходят в цифровой массовый и доступный формат
Дисциплина - исключение импульсивных покупок через вайтлист: конкретные корзины, дневной лимит трат, утверждённый самим юзером
Рынок - рост потребления при увеличении доступности: чаще доставки, больше разнообразия услуг через цифровизацию
Рынок движется от потребности к возможности. И крипто-инфраструктура для агентных платежей - это не вопрос «если», а вопрос «когда построят нормальный UX».
Почвы для обсуждений тут достаточно, в один пост всё не уместить.
Расскажите в комментариях - как вы используете ИИ в своей работе и быту? Что думаете об отказе от рутины бытия?
Интересно послушатать ваши мысли.
ИИ в первую очередь - это инструмент.
Я глубоко убеждён, что агентов нельзя рассматривать как полноценную замену человеку.
ИИ хорошо справляется с закрытием задач разведки, прототипированием идей и быстрым MVP.
Буквально за 2–3 дня можно поднимать рабочие демки продукта.
Автоматизация рутины:
- быстрый анализ сайтов
- код-ревью
- скрипты и даже развёртывание сервера (всё равно с последующей ручной проверкой).
Настоящая сила появляется, когда у тебя есть своя приватная база знаний, свой контекст и понимание предметной области.
Тогда ИИ становится не просто ассистентом, а мультипликатором твоей экспертизы. Один человек с правильно настроенным стеком ИИ-инструментов сегодня может закрывать объём маленькой команды.
Кто умеет пользоваться - двигается в 5× быстрее. Причём знания о предмете могут приходить параллельно с использованием нейронки!
Если не копипастить, а спрашивать предметно: почему ИИ пишет именно так, какие есть альтернативы, и банально брейнштормить решения - ты учишься в процессе.
У меня конкретно всё схвачено по одной причине: рабочая компетенция × компетенция работы с LLM = предсказуемые и проверяемые результаты.
Для новичков есть два пути:
- Учиться быстрее остальных с LLM и параллельно изучать, как сама LLM работает
- Для профи своего дела - потратить неделю на изучение LLM. Это даст понимание, как достигать результатов быстрее и без ложных ожиданий. Банально не будет ситуаций, когда вы просите с ходу написать «лучший продукт X» с первого промпта
===
Часть 2: Куда ИИ ещё не дошёл и почему это актуально
Ещё нет единой системы, которая бы по одному запросу:
- «Хэй Сири, закажи такси» - и оплата автоматически проходит криптой. Apple обещала AI-апгрейд Siri ещё в 2025. С Apple Pay это выглядит логично даже без крипты, но пока даже этого нет.
- Автоматический повторяющийся цикл ежедневных заказов еды и бытовых необходимостей
Ближайший кейс - в Китае Alipay × Luckin Coffee уже запустили полный цикл: говоришь AI-агенту «хочу латте» он оформляет и оплачивает.
Первый живой кейс, но пока одна страна и одна сеть.
CZ (Binance) и Brian Armstrong (Coinbase) в начале 2026 оба заявили одно: AI-агенты не могут проходить KYC банков, значит им нужна крипта.
BNB Chain уже выпустил стандарт Non-Fungible Agents - программные сущности с собственными кошельками. Coinbase запустил Agentic Wallets через протокол x402.
Если крупные игроки активизировались, значит ценность не выдумана.
Какую проблему это решает?
Время - полная автономность AI-ассистента с доступом к криптоактиву на лимитированный вайтлист сервисов/продуктов/временных рамок
Стоимость - живой персональный менеджер стоит в 12× дороже AI-агента ($6 vs $0.50 за запрос). Кожаные менеджеры перестают быть роскошью, а переходят в цифровой массовый и доступный формат
Дисциплина - исключение импульсивных покупок через вайтлист: конкретные корзины, дневной лимит трат, утверждённый самим юзером
Рынок - рост потребления при увеличении доступности: чаще доставки, больше разнообразия услуг через цифровизацию
Рынок движется от потребности к возможности. И крипто-инфраструктура для агентных платежей - это не вопрос «если», а вопрос «когда построят нормальный UX».
Почвы для обсуждений тут достаточно, в один пост всё не уместить.
Расскажите в комментариях - как вы используете ИИ в своей работе и быту? Что думаете об отказе от рутины бытия?
Интересно послушатать ваши мысли.
👍11
❤️2
👏2