Forwarded from INITE | AI-first экосистема
Представь: врач после смены или дизайнер без строчки кода создаёт рабочее приложение за один вечер.
Не потому что чудо, а потому что ИИ делает за часы то, на что раньше уходили месяцы.
CEO Replit показал: vibe-coding (создание продукта в режиме чата с ИИ) уже приносит реальные деньги.
За полгода их доход вырос с \$10 млн до \$100 млн.
Без инвесторов, без армии разработчиков — просто за счёт скорости и гибкости.
Иначе получится игрушка, а не бизнес-инструмент.
И вот тут выигрывает тот, кто встроит ИИ в процессы правильно и раньше конкурентов.
* где ты теряешь время и деньги,
* какие задачи можно автоматизировать уже сегодня,
* и как это даст результат в 10 раз быстрее привычных способов.
Все для того, чтобы твой первый контакт с ИИ стал действительно продуктивным!
* Предложение ограничено, берем в работу только 10 компаний в этом месяце.
Спасибо
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from INITE | AI-first экосистема
ОТ ХАОСА К АВТОПИЛОТУ: 6 шагов к автономной системе в бизнесе
Если вы — единственный человек, который знает, как всё работает, и без вас всё рухнет, у нас для вас плохие новости.
Это ловушка: вы построили себе работу, дорогой вариант самозанятости, но точно не бизнес.
INITE Protocol — "Точка Х" для основателя, когда бизнес перестает быть хаосом, который держится на ваших личных усилиях, и становится самостоятельным активом.
ФАЗА 1: РАЗРЫВ | ОСВОБОЖДЕНИЕ ОТ СТАРОГО
Начинаем с честной диагностики.
Признаём, что текущая система — это хаос, и "обнуляем" неработающие подходы.
Это болезненный, но необходимый шаг, чтобы освободить место для нового.
⚫️ Результат: Вы перестаете делать то, что не приносит результата.
ФАЗА 2: УДЕРЖАНИЕ | КОНТРОЛЬ | ФОКУС
Определяем 1-3 ключевые метрики или процесса, которые нельзя уронить.
Вся команда концентрируется только на них. Хаос сменяется жёстким фокусом.
⚫️ Результат: Бизнес становится управляемым, вы контролируете главное.
ФАЗА 3: НАБЛЮДЕНИЕ | АНАЛИЗ | НЕПРЕРЫВНЫЙ ФИДБЭК
Внедряем дашборды, метрики и системы отслеживания. Делаем все процессы на 100% прозрачными.
Вы видите, как на самом деле работает ваша компания, где "узкие места" и точки роста.
⚫️ Результат: Вы управляете бизнесом на основе данных, а не интуиции.
ФАЗА 4: ОТСЕЧЕНИЕ ЛИШНЕГО | УПРОЩЕНИЕ | АВТОМАТИЗАЦИЯ
Безжалостно отсекаем лишнее. Внедряем AI-агентов и автоматизируем рутину, которая сжигала время и деньги вашей команды.
⚫️ Результат: Освобождаются ресурсы, команда занимается задачами, приносящими прибыль.
ФАЗА 5: РАСШИРЕНИЕ | ВЛИЯНИЕ | МАСШТАБ
Тиражируем успешные автоматизированные процессы на другие отделы.
Новые правила работы становятся частью ДНК команды. Протокол превращается в культуру.
⚫️ Результат: Компания начинает расти системно, а не рывками.
ФАЗА 6: ФОРМИРОВАНИЕ УСТОЙЧИВОЙ
НОВОЙ СИСТЕМЫ
Процессы закреплены, команда работает автономно. Система становится устойчивой.
Вы, как основатель, выходите из операционки и возвращаетесь к своей главной роли — думать о стратегии и будущем.
⚫️ Результат: Бизнес, который работает и растет без вашего круглосуточного контроля.
Вместо разрозненных решений и действий — AI как опора, превращающая стартап в зрелую компанию
Чтобы глубже проанализировать, где скрыты "слепые зоны" и как построить систему контроля приглашаем вас на AI-диагностику бизнеса.
Мы проанализируем ваши процессы и покажем, как использовать AI безопасно, превратив его из потенциального риска в реальное конкурентное преимущество.
🌐 ПРОЙТИ AI-ДИАГНОСТИКУ БИЗНЕСА БЕСПЛАТНО
* Предложение лимитировано.
Спасибо🔘 Сайт 🔘 Сообщество
Если вы — единственный человек, который знает, как всё работает, и без вас всё рухнет, у нас для вас плохие новости.
Это ловушка: вы построили себе работу, дорогой вариант самозанятости, но точно не бизнес.
INITE Protocol — "Точка Х" для основателя, когда бизнес перестает быть хаосом, который держится на ваших личных усилиях, и становится самостоятельным активом.
ФАЗА 1: РАЗРЫВ | ОСВОБОЖДЕНИЕ ОТ СТАРОГО
Начинаем с честной диагностики.
Признаём, что текущая система — это хаос, и "обнуляем" неработающие подходы.
Это болезненный, но необходимый шаг, чтобы освободить место для нового.
ФАЗА 2: УДЕРЖАНИЕ | КОНТРОЛЬ | ФОКУС
Определяем 1-3 ключевые метрики или процесса, которые нельзя уронить.
Вся команда концентрируется только на них. Хаос сменяется жёстким фокусом.
ФАЗА 3: НАБЛЮДЕНИЕ | АНАЛИЗ | НЕПРЕРЫВНЫЙ ФИДБЭК
Внедряем дашборды, метрики и системы отслеживания. Делаем все процессы на 100% прозрачными.
Вы видите, как на самом деле работает ваша компания, где "узкие места" и точки роста.
ФАЗА 4: ОТСЕЧЕНИЕ ЛИШНЕГО | УПРОЩЕНИЕ | АВТОМАТИЗАЦИЯ
Безжалостно отсекаем лишнее. Внедряем AI-агентов и автоматизируем рутину, которая сжигала время и деньги вашей команды.
ФАЗА 5: РАСШИРЕНИЕ | ВЛИЯНИЕ | МАСШТАБ
Тиражируем успешные автоматизированные процессы на другие отделы.
Новые правила работы становятся частью ДНК команды. Протокол превращается в культуру.
ФАЗА 6: ФОРМИРОВАНИЕ УСТОЙЧИВОЙ
НОВОЙ СИСТЕМЫ
Процессы закреплены, команда работает автономно. Система становится устойчивой.
Вы, как основатель, выходите из операционки и возвращаетесь к своей главной роли — думать о стратегии и будущем.
Вместо разрозненных решений и действий — AI как опора, превращающая стартап в зрелую компанию
Чтобы глубже проанализировать, где скрыты "слепые зоны" и как построить систему контроля приглашаем вас на AI-диагностику бизнеса.
Мы проанализируем ваши процессы и покажем, как использовать AI безопасно, превратив его из потенциального риска в реальное конкурентное преимущество.
* Предложение лимитировано.
Спасибо
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В бизнесе самое опасное не конкуренты и не рынок. Самое опасное — это впустить в проект не того человека. Партнёр — это не просто человек, это точка входа в твой корабль. И если он гнилой — корабль утонет, даже если идея золотая.
1. Мистицизм вместо логики
Если потенциальный партнёр начинает рассуждать про астрологию, нумерологию, карму и «цифры судьбы» в контексте стратегии компании — это красный флаг номер один. Бизнес — это система причин и следствий: рынок, продукт, клиенты, деньги. Как только в принятии решений появляется «Меркурий в ретрограде», это значит, что завтра любой провал будет оправдан звёздами, а не просчитанным риском.
2. Подмена компетенций «верой»
Вместо опыта — вера. Вместо цифр — ощущения. Вместо анализа — эзотерика. Такой партнёр всегда будет «искать знаки» и оправдывать факапы космосом, а не своей безответственностью. Он не признаёт ошибки, потому что «вселенная так распорядилась». Это гарантирует: вы не сможете строить процессы, основанные на проверке гипотез и метриках.
3. Отсутствие критического мышления
Человек, который верит в гороскопы, чаще всего не способен отличать рабочую гипотезу от иллюзии. А значит, его легко обманет любой консультант или шарлатан. Вместо того чтобы усиливать проект, он притащит в него сомнительных «экспертов», магические практики и утечки денег.
4. Несовместимость с технологическим бизнесом
Если ты строишь систему, где критичны логика и структура — партнёр с головой в эзотерике не просто бесполезен, он опасен. Он будет блокировать решения, потому что «чувствует», будет вносить хаос в архитектуру, будет тормозить сделки.
• Проверяй на берегу. Вопросы про то, как человек принимает решения, быстро покажут — он опирается на данные или на «знаки».
• Смотри на его прошлые проекты: там был результат или красивые рассказы?
• Если ловишь эзотерическую зацепку — сразу стоп. Даже если человек «золотой» в других областях. Потому что в момент кризиса он поведёт корабль в пропасть, и ты это не остановишь.
Если потенциальный партнёр всерьёз оперирует астрологией, нумерологией и прочей пиздосранью — сразу нах❌уй его. Не из высокомерия, а из инстинкта самосохранения. Бизнес — это про систему и причинно-следственные связи. Всё остальное — детская вера в магию, которая губит проекты быстрее, чем конкуренты или рынок.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2❤1👍1
как рождаются пустые мосты. кейс eywa.fi
есть старый трюк — строишь мост, по которому никто не ходит, но рассказываешь, что он соединяет континенты. красиво, особенно если добавить слова cross-chain, liquidity, meta-layer и consensus bridge. выглядит как high-tech. пахнет как пустышка.
eywa — именно это. проект, который заявляет, что “решает фрагментацию ликвидности” и “объединяет блокчейны через deep liquidity curve”. в реальности у них один жалкий пул eywa/usdt на curve с сотней тысяч ликвидности, ботами гоняющими сделки туда-сюда и токеном по 0.002 доллара.
на сайте — pdf с терминами “CrossCurve MetaLayer” и “Universal Bridge”. под капотом — тот же старый приём: взять чужую ликвидность (в данном случае curve), прикрутить к ней токен, сделать вид, что это новый уровень defi, и продавать мечту через “ve-lock” и “nft boost”.
это не инновация, это паразитизм. curve строили годы, чтобы обеспечить стабильные пулы. eywa просто подцепилась к их API и стала пылесосить внимание, при этом намекая на “партнёрство с curve”. curve, конечно, не давала никаких благословений.
деньги тут просты: берёшь токен, делаешь ограниченный supply, выкидываешь 10% в рынок, остальное “в dao treasury”, создаёшь фарминг-программы, обещаешь boostы за блокировку на 3 года, пока свои тихо сливают через OTC и ботов.
всё это уже было — от multichain до wormhole v1. те хотя бы реально строили мосты. eywa — строит иллюзию. и каждый раз, когда ты слышишь слова “cross-chain liquidity” без живого volume и без кода на github, знай: перед тобой не мост, а голограмма, созданная для того, чтобы собирать доверие и выкачивать твои USDT.
мораль проста: чем больше слов “meta” и “consensus” в whitepaper, тем меньше кода в контракте.
архитектор будущего. без купюр.
есть старый трюк — строишь мост, по которому никто не ходит, но рассказываешь, что он соединяет континенты. красиво, особенно если добавить слова cross-chain, liquidity, meta-layer и consensus bridge. выглядит как high-tech. пахнет как пустышка.
eywa — именно это. проект, который заявляет, что “решает фрагментацию ликвидности” и “объединяет блокчейны через deep liquidity curve”. в реальности у них один жалкий пул eywa/usdt на curve с сотней тысяч ликвидности, ботами гоняющими сделки туда-сюда и токеном по 0.002 доллара.
на сайте — pdf с терминами “CrossCurve MetaLayer” и “Universal Bridge”. под капотом — тот же старый приём: взять чужую ликвидность (в данном случае curve), прикрутить к ней токен, сделать вид, что это новый уровень defi, и продавать мечту через “ve-lock” и “nft boost”.
это не инновация, это паразитизм. curve строили годы, чтобы обеспечить стабильные пулы. eywa просто подцепилась к их API и стала пылесосить внимание, при этом намекая на “партнёрство с curve”. curve, конечно, не давала никаких благословений.
деньги тут просты: берёшь токен, делаешь ограниченный supply, выкидываешь 10% в рынок, остальное “в dao treasury”, создаёшь фарминг-программы, обещаешь boostы за блокировку на 3 года, пока свои тихо сливают через OTC и ботов.
всё это уже было — от multichain до wormhole v1. те хотя бы реально строили мосты. eywa — строит иллюзию. и каждый раз, когда ты слышишь слова “cross-chain liquidity” без живого volume и без кода на github, знай: перед тобой не мост, а голограмма, созданная для того, чтобы собирать доверие и выкачивать твои USDT.
мораль проста: чем больше слов “meta” и “consensus” в whitepaper, тем меньше кода в контракте.
архитектор будущего. без купюр.
MIT признал то, что мы в Inite давно используем: контекст важнее промптов
MIT официально исследовал подход, который многие разработчики уже используют: генерируешь код с помощью ИИ, запускаешь, смотришь на результат — если работает нормально, отправляешь дальше. Часто даже не вчитываясь в каждую строчку.
Оказывается, это не просто лень или халатность. Исследователи проанализировали больше тысячи работ и построили математическую модель этого процесса. По сути, они формализовали то, что многие считали просто “использованием ChatGPT для программирования”.
Они описали три ключевых элемента: твоя задача и цель → существующий код → решения ИИ-помощника.
Изменения уже происходят прямо сейчас
Переход идёт незаметно. Ещё недавно ты писал код сам, а теперь всё чаще проверяешь то, что сгенерировал ИИ. И убеждаешь себя, что всё ещё занимаешься разработкой в привычном смысле. Но роль уже меняется.
Главное открытие: дело не в силе ИИ-модели
Самое интересное в исследовании: более мощные модели (типа GPT-5 или Claude 4) — не главное. Важнее три других фактора:
- Как ты подаёшь информацию ИИ (контекст, структура задачи)
- Как используешь обратную связь (ошибки, тесты, свою оценку)
- Какие инструменты и процессы настроены (тестовые среды, автоматизация, проверки)
Проще говоря: ты оттачивал промпты, а надо было настраивать рабочее окружение.
Пять основных подходов к работе с ИИ
Исследователи выделили модели, которые разработчики часто смешивают:
- Полная автоматизация — даёшь ИИ свободу
- Итеративное сотрудничество — работаешь циклами с правками
- Работа через план — сначала планирование, потом код
- Через тесты — задаёшь требования, которые ограничивают результат
- С полным контекстом — загружаешь всю кодовую базу для анализа
Многие команды используют 2-3 подхода одновременно, из-за чего результаты нестабильны.
Неожиданный эффект: иногда работа замедляется
Исследования показывают: автономные ИИ-агенты без правильной структуры могут снижать скорость работы разработчиков. Проблема не в качестве кода от ИИ, а в том, что мы относимся к нему как к инструменту, хотя он уже работает как агент.
Что это значит на практике:
→ Важнее управлять контекстом, чем улучшать промпты
→ Лучше всего работают комбинированные подходы (тесты + контекст)
→ Настройка инфраструктуры — это основа, а не дополнение
→ Новые навыки (декомпозиция задач, управление агентами) никто толком не преподаёт
→ Вопрос ответственности: если ИИ-код создал уязвимость — кто отвечает? Чётких правил пока нет
→ Образование отстаёт: выпускники не умеют работать с ИИ-инструментами, разрыв растёт
Вывод простой: изменения уже идут. Притворяться, что всё по-старому — значит игнорировать реальность.
MIT официально исследовал подход, который многие разработчики уже используют: генерируешь код с помощью ИИ, запускаешь, смотришь на результат — если работает нормально, отправляешь дальше. Часто даже не вчитываясь в каждую строчку.
Оказывается, это не просто лень или халатность. Исследователи проанализировали больше тысячи работ и построили математическую модель этого процесса. По сути, они формализовали то, что многие считали просто “использованием ChatGPT для программирования”.
Они описали три ключевых элемента: твоя задача и цель → существующий код → решения ИИ-помощника.
Изменения уже происходят прямо сейчас
Переход идёт незаметно. Ещё недавно ты писал код сам, а теперь всё чаще проверяешь то, что сгенерировал ИИ. И убеждаешь себя, что всё ещё занимаешься разработкой в привычном смысле. Но роль уже меняется.
Главное открытие: дело не в силе ИИ-модели
Самое интересное в исследовании: более мощные модели (типа GPT-5 или Claude 4) — не главное. Важнее три других фактора:
- Как ты подаёшь информацию ИИ (контекст, структура задачи)
- Как используешь обратную связь (ошибки, тесты, свою оценку)
- Какие инструменты и процессы настроены (тестовые среды, автоматизация, проверки)
Проще говоря: ты оттачивал промпты, а надо было настраивать рабочее окружение.
Пять основных подходов к работе с ИИ
Исследователи выделили модели, которые разработчики часто смешивают:
- Полная автоматизация — даёшь ИИ свободу
- Итеративное сотрудничество — работаешь циклами с правками
- Работа через план — сначала планирование, потом код
- Через тесты — задаёшь требования, которые ограничивают результат
- С полным контекстом — загружаешь всю кодовую базу для анализа
Многие команды используют 2-3 подхода одновременно, из-за чего результаты нестабильны.
Неожиданный эффект: иногда работа замедляется
Исследования показывают: автономные ИИ-агенты без правильной структуры могут снижать скорость работы разработчиков. Проблема не в качестве кода от ИИ, а в том, что мы относимся к нему как к инструменту, хотя он уже работает как агент.
Что это значит на практике:
→ Важнее управлять контекстом, чем улучшать промпты
→ Лучше всего работают комбинированные подходы (тесты + контекст)
→ Настройка инфраструктуры — это основа, а не дополнение
→ Новые навыки (декомпозиция задач, управление агентами) никто толком не преподаёт
→ Вопрос ответственности: если ИИ-код создал уязвимость — кто отвечает? Чётких правил пока нет
→ Образование отстаёт: выпускники не умеют работать с ИИ-инструментами, разрыв растёт
Вывод простой: изменения уже идут. Притворяться, что всё по-старому — значит игнорировать реальность.
Forwarded from Data Science | Machinelearning [ru]
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Cursor 2.1: новый релиз, который упрощает жизнь разработчикам 💻
Вышел новый релиз Cursor 2.1. В этот раз обновлений сразу несколько, и все они значительно улучшают работу с кодом. Давайте рассмотрим нововведения.
Data Science
Вышел новый релиз Cursor 2.1. В этот раз обновлений сразу несколько, и все они значительно улучшают работу с кодом. Давайте рассмотрим нововведения.
Теперь в Cursor есть суперудобная функция «Find Issues», которая позволяет находить и исправлять баги буквально одной кнопкой. Агент проводит ревью вашего кода и моментально показывает все найденные проблемы в боковой панели. Не надо больше искать по строкам и угадать, где что-то пошло не так. Бонус: в течение этой недели вы можете потестировать эту фичу бесплатно!
Греет сердце старый добрый grep, но с улучшениями🍌
Не знаю, как вы, а я обожаю старый добрый grep, который позволяет быстро найти нужный фрагмент в коде. Так вот, теперь в Cursor это ещё и векторный поиск. А если вы всё-таки за традиции, то grep вынесли отдельно. Работает почти мгновенно и ищет по всей кодовой базе, включая точные совпадения и регулярки. Для тех, кто привык к скорости и точности — просто мастхэв.
Режим планирования тоже не остался без внимания. Теперь, когда вы утверждаете план действий, агент будет задавать уточняющие вопросы. Простой и удобный интерактивный режим позволяет отвечать прямо на месте.
Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from INITE | AI-first экосистема
💻 Помните "vibe coders"? Они исчезли
Всего полгода назад весь интернет взорвался идеей "вайб-кодинга" — программировать больше не нужно, достаточно правильно промптить ИИ. Обещали создать клон Netflix быстрее, чем остынет кофе.
Что случилось за 5 месяцев:
Оказалось, что сделать 100 "вайб-приложений" легко. Но поддерживать хотя бы одно из них — настоящий кошмар.
Главная проблема: ИИ не просто ошибается — он "уверенно неправ". Генерирует код, который выглядит идеально, но на деле это катастрофа. Галлюцинирует библиотеки, внедряет SQL-инъекции, хардкодит API-ключи, пропускает валидацию.
Реальность вернулась: CEO, которые писали меморандумы об увольнениях, теперь тихо публикуют вакансии "Senior Engineer (AI Code-Review)". Компании поняли, что "быстрый кодер" — это тот, кто пушит 10 критических уязвимостей в продакшен.
Вывод: ИИ — не автопилот, а копилот. Не замена сеньора, а инструмент, который делает сеньора ещё нужнее. Будущее не за "вайб-кодингом", а за валидированным кодингом.
Первый пузырь ИИ-эйфории лопнул 🎈
🔗 Читать на Medium [https://medium.com/write-a-catalyst/remember-vibe-coders-yeah-theyre-gone-2a1c52eed4ff]
#ИИ #разработка #AI #программирование #vibe_coding
Всего полгода назад весь интернет взорвался идеей "вайб-кодинга" — программировать больше не нужно, достаточно правильно промптить ИИ. Обещали создать клон Netflix быстрее, чем остынет кофе.
Что случилось за 5 месяцев:
Оказалось, что сделать 100 "вайб-приложений" легко. Но поддерживать хотя бы одно из них — настоящий кошмар.
Главная проблема: ИИ не просто ошибается — он "уверенно неправ". Генерирует код, который выглядит идеально, но на деле это катастрофа. Галлюцинирует библиотеки, внедряет SQL-инъекции, хардкодит API-ключи, пропускает валидацию.
Реальность вернулась: CEO, которые писали меморандумы об увольнениях, теперь тихо публикуют вакансии "Senior Engineer (AI Code-Review)". Компании поняли, что "быстрый кодер" — это тот, кто пушит 10 критических уязвимостей в продакшен.
Вывод: ИИ — не автопилот, а копилот. Не замена сеньора, а инструмент, который делает сеньора ещё нужнее. Будущее не за "вайб-кодингом", а за валидированным кодингом.
Первый пузырь ИИ-эйфории лопнул 🎈
🔗 Читать на Medium [https://medium.com/write-a-catalyst/remember-vibe-coders-yeah-theyre-gone-2a1c52eed4ff]
#ИИ #разработка #AI #программирование #vibe_coding
Medium
Remember Vibe Coders? Yeah… They’re Gone
Turns out it was the first AI bubble to burst
❤1
n8n 2.0: релиз, который ставит безопасность выше фич
Open-source платформа для автоматизации рабочих процессов выпустила мажорную версию спустя 2+ года — не с новыми возможностями, а с enterprise-grade фундаментом. За это время: 30K→160K звёзд на GitHub, 6K→115K коммьюнити.
Философия: hardening release
Вместо погони за фичами — устранение технического долга через breaking changes. Обещают 1-2 мажорных релиза в год вместо многолетних пауз.
Ключевые изменения:
🔒 Task Runners по умолчанию
- Весь код (JS/Python) выполняется в изоляции с ограниченным доступом
- Блокировка env-переменных, отключение ExecuteCommand по умолчанию
- External mode: код в отдельных контейнерах (критично для SOC 2/GDPR)
⚡ Производительность
- Новый SQLite pooling driver: до 10x быстрее в бенчмарках
- Убрали in-memory режим для бинарных данных → предсказуемая работа под нагрузкой
- 220 исполнений/сек стабильно
🔄 Subworkflows теперь ждут
- Исправлен баг: parent-workflow корректно получает результаты child-workflow с Wait-нодами
- Разблокирует approval workflows, human-in-the-loop сценарии
💾 Publish/Save разделены
- Save сохраняет черновик, Publish деплоит в продакшн
- Конец случайным поломкам live-воркфлоу при редактировании
🛠 Migration Report Tool
- Диагностика проблем перед апгрейдом: deprecated ноды, конфликты конфигов
- Поддержка v1.x ещё 3 месяца
Breaking changes:
- OAuth callbacks требуют аутентификацию, конфиги — 0600 permissions
- Убрали Pyodide Python, n8n tunneling, несколько deprecated нод
- Task runners для external mode: отдельный образ
Кому критично:
Enterprise с compliance, self-hosted деплои, dev-команды на живых системах.
Сигнал: платформа выросла из стартапа в production-ready решение. Никакого маркетинга — только фундамент, на котором можно строить годами.
https://medium.com/@aksh8t/n8n-2-0-a-hardening-release-that-redefines-enterprise-workflow-automation-a1a59bbb397e
Open-source платформа для автоматизации рабочих процессов выпустила мажорную версию спустя 2+ года — не с новыми возможностями, а с enterprise-grade фундаментом. За это время: 30K→160K звёзд на GitHub, 6K→115K коммьюнити.
Философия: hardening release
Вместо погони за фичами — устранение технического долга через breaking changes. Обещают 1-2 мажорных релиза в год вместо многолетних пауз.
Ключевые изменения:
🔒 Task Runners по умолчанию
- Весь код (JS/Python) выполняется в изоляции с ограниченным доступом
- Блокировка env-переменных, отключение ExecuteCommand по умолчанию
- External mode: код в отдельных контейнерах (критично для SOC 2/GDPR)
⚡ Производительность
- Новый SQLite pooling driver: до 10x быстрее в бенчмарках
- Убрали in-memory режим для бинарных данных → предсказуемая работа под нагрузкой
- 220 исполнений/сек стабильно
🔄 Subworkflows теперь ждут
- Исправлен баг: parent-workflow корректно получает результаты child-workflow с Wait-нодами
- Разблокирует approval workflows, human-in-the-loop сценарии
💾 Publish/Save разделены
- Save сохраняет черновик, Publish деплоит в продакшн
- Конец случайным поломкам live-воркфлоу при редактировании
🛠 Migration Report Tool
- Диагностика проблем перед апгрейдом: deprecated ноды, конфликты конфигов
- Поддержка v1.x ещё 3 месяца
Breaking changes:
- OAuth callbacks требуют аутентификацию, конфиги — 0600 permissions
- Убрали Pyodide Python, n8n tunneling, несколько deprecated нод
- Task runners для external mode: отдельный образ
n8nio/runners
Кому критично:
Enterprise с compliance, self-hosted деплои, dev-команды на живых системах.
Сигнал: платформа выросла из стартапа в production-ready решение. Никакого маркетинга — только фундамент, на котором можно строить годами.
https://medium.com/@aksh8t/n8n-2-0-a-hardening-release-that-redefines-enterprise-workflow-automation-a1a59bbb397e
Medium
n8n 2.0: A Hardening Release That Redefines Enterprise Workflow Automation
How the open-source automation platform doubled down on security, reliability, and production-readiness
Forwarded from INITE | AI-first экосистема
🤖 Production pipeline заменили на AI-агенты — честный разбор 6 недель в бою
ETL pipeline падал третий раз за неделю. Инженер принял радикальное решение — заменить систему на автономных AI-агентов, которые принимают решения без разрешения.
Старая боль:
Pipeline из 5 источников данных с непредсказуемыми форматами. JSON превращается в XML. Три формата timestamp. Код трансформации — 300+ строк if-statements. Новый edge case? Добавь ещё один if. Технический долг рос как снежный ком.
Архитектура на агентах:
Вместо жёстких правил — три типа агентов, которые адаптируются:
• Router Agent выбирает оптимальный путь обработки
• Transform Agent генерирует код трансформации на лету
• Validator Agent проверяет результат
Нет схем. Нет предопределённых правил. Агенты смотрят на данные и решают, что делать.
Почти уволили:
На второй неделе Transform Agent обнаружил баг в обработке timezone за 6 месяцев. И решил всё пересчитать. В production. В рабочее время. Warehouse встал. Дашборды упали. BI-команда в шоке.
Пришлось добавить систему подтверждения через Slack для критичных операций.
Цифры за 6 недель:
• Инциденты: 47 → 3 (все самовосстановились)
• Success rate: 94.2% → 99.7%
• Новый источник данных: 2-3 дня → минуты
• On-call алерты: 23 → 0
• Стоимость: $340 → $890/мес
Да, дороже в 2.5 раза. Но команда за 6 недель выкатила 3 major feature вместо тушения пожаров.
Выводы:
Агенты — не серебряная пуля. Они решают КАК, не ЧТО. Работают для непредсказуемых данных с частыми изменениями форматов. Требуют чётких границ, прозрачности и системы одобрения для опасных операций.
Главный результат — не метрики, а возврат времени. Инженеры снова строят продукт, а не чинят pipeline по ночам.
🔗 [Читать на Medium]
https://ai.gopubby.com/i-replaced-a-production-data-pipeline-with-ai-agents-heres-what-actually-happened-cc042e99aa67
#AI #DataEngineering #ETL #AIagents #production #MLOps #automation
ETL pipeline падал третий раз за неделю. Инженер принял радикальное решение — заменить систему на автономных AI-агентов, которые принимают решения без разрешения.
Старая боль:
Pipeline из 5 источников данных с непредсказуемыми форматами. JSON превращается в XML. Три формата timestamp. Код трансформации — 300+ строк if-statements. Новый edge case? Добавь ещё один if. Технический долг рос как снежный ком.
Архитектура на агентах:
Вместо жёстких правил — три типа агентов, которые адаптируются:
• Router Agent выбирает оптимальный путь обработки
• Transform Agent генерирует код трансформации на лету
• Validator Agent проверяет результат
Нет схем. Нет предопределённых правил. Агенты смотрят на данные и решают, что делать.
Почти уволили:
На второй неделе Transform Agent обнаружил баг в обработке timezone за 6 месяцев. И решил всё пересчитать. В production. В рабочее время. Warehouse встал. Дашборды упали. BI-команда в шоке.
Пришлось добавить систему подтверждения через Slack для критичных операций.
Цифры за 6 недель:
• Инциденты: 47 → 3 (все самовосстановились)
• Success rate: 94.2% → 99.7%
• Новый источник данных: 2-3 дня → минуты
• On-call алерты: 23 → 0
• Стоимость: $340 → $890/мес
Да, дороже в 2.5 раза. Но команда за 6 недель выкатила 3 major feature вместо тушения пожаров.
Выводы:
Агенты — не серебряная пуля. Они решают КАК, не ЧТО. Работают для непредсказуемых данных с частыми изменениями форматов. Требуют чётких границ, прозрачности и системы одобрения для опасных операций.
Главный результат — не метрики, а возврат времени. Инженеры снова строят продукт, а не чинят pipeline по ночам.
🔗 [Читать на Medium]
https://ai.gopubby.com/i-replaced-a-production-data-pipeline-with-ai-agents-heres-what-actually-happened-cc042e99aa67
#AI #DataEngineering #ETL #AIagents #production #MLOps #automation
Medium
I Replaced a Production Data Pipeline with AI Agents — Here’s What Actually Happened
Six weeks of zero downtime, zero pages, and zero regrets — a brutally honest breakdown of replacing our ETL pipeline with autonomous AI…
Forwarded from Miguel Fofo
💠 AGENT SYSTEM DESIGN
Методология построения модульных AI-систем нового поколения
Что это:
AGENT SYSTEM DESIGN — это архитектурный подход к созданию распределённых AI-систем, в которых один “монолитный” агент разбивается на сеть специализированных подагентов. Каждый подагент выполняет конкретную функцию, обладает собственным промптом и состоянием, а взаимодействие между ними управляется через системный протокол.
⸻
🧠 Принципы:
1. Один агент = одна функция
Специализация вместо универсальности. Агент решает одну задачу, но делает это идеально.
2. Состояние = внешний протокол
Агенты не хранят глобальное состояние — оно передаётся через MCP (Model Context Protocol) и управляется централизованно.
3. Вызов ≠ ответ, а контракт
Каждый вызов агента — это соглашение: вход → цель → действие → результат, с возможностью отложенного исполнения.
4. Масштабируемость через композицию
Агентов можно комбинировать как функции, вызывая сложные реакции простыми связками.
5. AI-to-AI взаимодействие
Агенты общаются между собой напрямую, без участия пользователя — выстраивая цепочки рассуждений и принятия решений.
⸻
📦 Бизнес-решение:
INITE Agent Fabric
— Платформа для сборки и управления сетью AI-агентов.
Возможности:
• Конструктор агентов по шаблонам (промпт + функция + состояние)
• Протоколы взаимодействия (MCP, Agent-to-Agent, failover)
• Управление жизненным циклом агента (инициализация → вызов → лог → архив)
• Интеграция с внешними системами через Webhooks, API и n8n
• AI-панель управления агентами в реальном времени
⸻
🎯 Где применяется:
• Автоматизация бизнес-процессов (продажи, поддержка, документация)
• Образовательные системы (AI-тьюторы, менторы, корректоры)
• Медтех (разделение агентов на диагностику, рекомендации, поддержку)
• Агентные платформы и метавселенные (NPC, цифровые сотрудники)
Методология построения модульных AI-систем нового поколения
Что это:
AGENT SYSTEM DESIGN — это архитектурный подход к созданию распределённых AI-систем, в которых один “монолитный” агент разбивается на сеть специализированных подагентов. Каждый подагент выполняет конкретную функцию, обладает собственным промптом и состоянием, а взаимодействие между ними управляется через системный протокол.
⸻
🧠 Принципы:
1. Один агент = одна функция
Специализация вместо универсальности. Агент решает одну задачу, но делает это идеально.
2. Состояние = внешний протокол
Агенты не хранят глобальное состояние — оно передаётся через MCP (Model Context Protocol) и управляется централизованно.
3. Вызов ≠ ответ, а контракт
Каждый вызов агента — это соглашение: вход → цель → действие → результат, с возможностью отложенного исполнения.
4. Масштабируемость через композицию
Агентов можно комбинировать как функции, вызывая сложные реакции простыми связками.
5. AI-to-AI взаимодействие
Агенты общаются между собой напрямую, без участия пользователя — выстраивая цепочки рассуждений и принятия решений.
⸻
📦 Бизнес-решение:
INITE Agent Fabric
— Платформа для сборки и управления сетью AI-агентов.
Возможности:
• Конструктор агентов по шаблонам (промпт + функция + состояние)
• Протоколы взаимодействия (MCP, Agent-to-Agent, failover)
• Управление жизненным циклом агента (инициализация → вызов → лог → архив)
• Интеграция с внешними системами через Webhooks, API и n8n
• AI-панель управления агентами в реальном времени
⸻
🎯 Где применяется:
• Автоматизация бизнес-процессов (продажи, поддержка, документация)
• Образовательные системы (AI-тьюторы, менторы, корректоры)
• Медтех (разделение агентов на диагностику, рекомендации, поддержку)
• Агентные платформы и метавселенные (NPC, цифровые сотрудники)
⚡️ Claude Code за час создал то, над чем команда Google работала год
Jaana Dogan, Principal Engineer в Google (отвечает за Gemini API), опубликовала взрывное заявление: Claude Code от Anthropic за час создал рабочую систему, которую её команда разрабатывала целый год.
Задача:
Распределённые оркестраторы агентов — системы, координирующие работу множества AI-агентов. Google исследовала различные подходы без консенсуса.
Промпт:
Всего три абзаца описания проблемы. Dogan создала упрощённую версию на основе существующих идей для теста (внутренние детали компании использовать нельзя).
Результат:
За час Claude Code выдал решение, сопоставимое с годовой разработкой Google. Да, не идеально и требует доработки, но уровень совпадает.
Реакция инженера:
“Эта индустрия никогда не была игрой с нулевой суммой, поэтому признавать заслуги конкурентов логично. Claude Code — впечатляющая работа, я воодушевлена и более мотивирована двигать нас всех вперёд.”
Эволюция AI-кодинга по Dogan:
- 2022: системы дописывали отдельные строки
- 2023: обрабатывали целые секции
- 2024: работали с несколькими файлами, строили простые приложения
- 2025: создают и реструктурируют целые кодовые базы
В 2022 она не верила, что уровень 2024 года можно масштабировать как глобальный продукт. В 2023 сегодняшний уровень казался отстоящим на 5 лет.
Советы от создателя Claude Code:
Boris Cherny (создатель инструмента) рекомендует:
- Дать Claude способ проверять свою работу — это удваивает/утраивает качество
- Начинать сессии в режиме планирования, итерировать до solid-плана
- Использовать фоновых агентов для ревью кода
- Запускать несколько инстансов Claude параллельно для разных задач
- Интегрировать с внешними инструментами (Slack, BigQuery, Sentry)
Ограничение в Google:
Claude Code разрешён только для open-source проектов, не для внутренних. Команда Google работает над собственным решением на базе Gemini.
Качество и эффективность в AI-кодинге превзошли всё, что кто-либо мог представить.
🔗 [Читать на The Decoder](https://the-decoder.com/google-engineer-says-claude-code-built-in-one-hour-what-her-team-spent-a-year-on/)
*#AI #ClaudeCode #Google #coding #automation #AIagents #development*
Jaana Dogan, Principal Engineer в Google (отвечает за Gemini API), опубликовала взрывное заявление: Claude Code от Anthropic за час создал рабочую систему, которую её команда разрабатывала целый год.
Задача:
Распределённые оркестраторы агентов — системы, координирующие работу множества AI-агентов. Google исследовала различные подходы без консенсуса.
Промпт:
Всего три абзаца описания проблемы. Dogan создала упрощённую версию на основе существующих идей для теста (внутренние детали компании использовать нельзя).
Результат:
За час Claude Code выдал решение, сопоставимое с годовой разработкой Google. Да, не идеально и требует доработки, но уровень совпадает.
Реакция инженера:
“Эта индустрия никогда не была игрой с нулевой суммой, поэтому признавать заслуги конкурентов логично. Claude Code — впечатляющая работа, я воодушевлена и более мотивирована двигать нас всех вперёд.”
Эволюция AI-кодинга по Dogan:
- 2022: системы дописывали отдельные строки
- 2023: обрабатывали целые секции
- 2024: работали с несколькими файлами, строили простые приложения
- 2025: создают и реструктурируют целые кодовые базы
В 2022 она не верила, что уровень 2024 года можно масштабировать как глобальный продукт. В 2023 сегодняшний уровень казался отстоящим на 5 лет.
Советы от создателя Claude Code:
Boris Cherny (создатель инструмента) рекомендует:
- Дать Claude способ проверять свою работу — это удваивает/утраивает качество
- Начинать сессии в режиме планирования, итерировать до solid-плана
- Использовать фоновых агентов для ревью кода
- Запускать несколько инстансов Claude параллельно для разных задач
- Интегрировать с внешними инструментами (Slack, BigQuery, Sentry)
Ограничение в Google:
Claude Code разрешён только для open-source проектов, не для внутренних. Команда Google работает над собственным решением на базе Gemini.
Качество и эффективность в AI-кодинге превзошли всё, что кто-либо мог представить.
🔗 [Читать на The Decoder](https://the-decoder.com/google-engineer-says-claude-code-built-in-one-hour-what-her-team-spent-a-year-on/)
*#AI #ClaudeCode #Google #coding #automation #AIagents #development*
The Decoder
Google engineer says Claude Code built in one hour what her team spent a year on
A senior Google engineer publicly praises Anthropic's Claude Code: the tool built in one hour what her team spent a year developing. The quality and efficiency gains exceed anything anyone could have imagined, she says. Plus: Claude Code's creator shares…