что внутри: куда уходит обещанная экономия времени, где ломается поток, и почему рабочая система начинается с одного процесса, ясных границ и человеческой приёмки

⸻

с марта по июль 2026 вышло восемь независимых текстов людей, которые строили себе личные системы с ИИ-агентами всерьёз.

агенты, цепочки действий, фоновые процессы, отчёты, автоматизации, личные помощники, попытки делегировать куски жизни и работы. писали люди, которые уже потратили время, собрали себе рабочую обвязку и дошли до момента, где система начала работать против замысла.

в этих историях повторяется неприятная вещь. агент может выполнить задачу. полезный результат всё равно теряется уровнем выше: система разрастается, внимание дробится, доверие упирается в последствия, а человек всё чаще обслуживает собственную обвязку.

после таких историй хочется меньше архитектуры и больше трения с реальностью: один процесс, два прогона вместе с агентом, рабочая форма после проверки.

масштаб маленький: дорогой процесс, наблюдаемый цикл, точка человеческой приёмки, исходное состояние, изменение и следующий шаг.

восемь мест, где система ломает себя

система съедает выигрыш. в июльском тексте GrowthHub Daily это описано почти бухгалтерски: часы, которые обещали освободиться, уходят обратно в управление инструментами, исправление ошибок и проверку правдоподобных ответов.

человек вроде бы ускорился, но баланс времени сходится к нулю. субъективно он ещё и занят сильнее: теперь у него есть роль оператора собственной автоматизации.

настройка становится работой. MindStudio пишет про ловушку настройки ради настройки: память, повторные попытки, каркасы, агенты, красивые схемы, ещё один экран для наблюдения за другим экраном.

конфигурация даёт чувство контроля. полезный результат откладывается на потом. рабочее правило здесь простое: до трёх новых инструментов, итог формулируется одной фразой до открытия редактора.

перформативная работа появляется, когда система выглядит умнее, чем становится реальная работа. у Smiley Poswolsky это сцена с семью агентами вокруг бизнеса на двадцать клиентов в год: сводки сводок, отчёты об отчётах, календари публикаций для будущих календарей публикаций.

тело чувствует занятость. бизнес, команда или клиент иногда не получают ничего.

вопрос «зачем» здесь прикладной: какую ставку вы делаете и что действительно стоит автоматизировать.

поток рвётся от надзора. Juan Cruz Martinez в The Long Commit пишет про пятнадцать лет собственной системы продуктивности, которую агентный режим расшатал за полгода.

одно окно пишет, второе ждёт уточнение, третье просит подтвердить действие, четвёртое уже закончило и требует проверки. внимание превращается в диспетчерскую.

состояние становится частью системы: внимание, тело, сон, среда, входной ритуал.

привычка не успевает. мартовский разбор AI Magicx говорит ровно про эту тихую поломку: новые способы работы появляются быстрее, чем человек успевает начать ими пользоваться.

в понедельник он решил вести задачи через агента, во вторник попробовал новые входящие, в среду посмотрел видео про другой набор инструментов, в пятницу всё это перестало открываться.

привычка требует повторения, маленькой награды, социального следа и достаточно стабильной среды.

доверие заканчивается на последствиях. Adam Engst в TidBITS пишет об этом через бытовые поручения: письма, поездки, покупки, клиентские ответы, договорённости.

в показе задача выглядит как набор шагов. в жизни она состоит из ставок: деньги, отношения, интонация, обещания, последствия.

человек держит смысл, ограничения, отношения, вкус и финальное решение; агент держит источники, память, версии, повторяемые операции и журнал.

скорость плодит входящий поток. в разговоре Behavioral Scientist с Oliver Burkeman это старая ловушка эффективности, просто теперь она получила новый двигатель.

чем эффективнее вы разбираете входящее, тем больше его становится.

быстрее ответили на письма – получили больше писем. быстрее сделали исследование – открылись ещё три ветки. быстрее собрали черновики – выросла очередь решений.

самая опасная победа – перестать думать. Addy Osmani называет это сдачей мышления: ответ агента незаметно становится вашим, а проверять уже как будто нечего.

полезное умственное делегирование отдаёт способ выполнения и сохраняет владение ответом. сдача мышления отдаёт ещё и сам ответ.

длинная правка, аккуратный документ, уверенный тон, зелёные проверки – и вот человек уже ратифицирует чужое решение.

вопрос остаётся неприятно простым: кто в итоге думает.

почему нужен один процесс

обещание «стать продуктивнее вообще» плохо переживает встречу с реальностью.

продуктивность в эпоху агентов слишком легко превращается в абстрактную религию: ещё один набор инструментов, ещё одна методика, ещё один помощник, ещё одна панель наблюдения. один управляемый процесс даёт сопротивление: продуктовая задача, исследование, цикл создания материалов, работа с клиентами или личная рабочая система.

у такого процесса есть проверяемая поверхность: исходное состояние, входные материалы, решения человека, действия агента, журнал вмешательств и форма результата.

если это нельзя показать в одном документе или на одном экране, система снова превращается в обещание. рабочий процесс видно по следам: что было на входе, что агент сделал сам, где человек остановил или принял ход, что изменилось в результате.

так обслуживание становится видимым: у процесса есть стоимость владения.

настройка теряет власть, когда итог назван до открытия редактора. перформативная работа проверяется через исходное состояние и изменение. поток держится на правиле вмешательства. привычка получает повторяемый ритм.

доверие проходит через точку человеческой приёмки. ловушка скорости упирается в выбор потока. сдача мышления ловится там, где человек принимает или отклоняет результат.

что мы решили с этим делать

собрали s26 – летняя лаборатория AI Mindset про поток и продуктивность в эпоху агентов.

маршрут простой: зачем → контекст → состояние → агенты → люди → форма. сначала ставка. потом память. потом доступная мощность внимания. потом агентные циклы. потом договорённости с людьми. в финале – форма, которая возвращается в ежедневный ритм.

там эта рамка встречается с живой работой: участниками, сроками, привычками, вниманием и реальными ограничениями.

⸻

это часть открытой подготовки к s26 – цикла бесплатных эфиров, где лаба собирается при вас. первый уже прошёл – даша воронкина о том, почему ai-инструменты не сделали работу легче. запись первого эфира – смотреть на youtube.

следующие два эфира, бесплатно, zoom, 90 минут:

30.07, чт, 20:00 мск · александр васильев – личная система: контекст, shortcuts, ритм · регистрация: https://lu.ma/ai-ljtu

06.08, чт, 19:00 мск · серёжа рис – a2a и personal corp: агентный цикл и приёмка · регистрация: https://lu.ma/ai-v4nh

сама лаборатория s26 стартует 10 августа.

программа и заявка → s26

написать в бот s26 →

канал AI Mindset: t.me/ai_mind_set

есть разговоры, которые мы прокручиваем заранее. в душе, по дороге, в три часа ночи. кажется, что это и есть подготовка.

а потом заходишь в него — и всё идёт по старому рельсу. та же интонация, та же точка, где ты срываешься в привычное: оправдываешься, замолкаешь, давишь, уходишь в туман. и через полчаса всё называется «он был тяжёлый», «она не услышала», «не получилось».

разговор был не тяжёлый. он был неподготовленный

ты вошёл в него с нуля. без своей карты — где ты обычно срываешься, чего на самом деле хочешь прояснить, какой реакции боишься, какая твоя часть включается первой и говорит вместо тебя.

вторая поломка — то, что осталось после

даже если разговор вышел важным — эмоция остаётся, структура испаряется. вывод не возвращается в систему. следующий шаг не собирается. через неделю это уже «новая история», хотя паттерн ровно тот же, что и полгода назад.

то же самое — с сильным инсайтом. сессия, после которой стало ясно. заметка, где наконец точно сформулировал, что с тобой. чувство — ну вот теперь сдвинется.

а через три дня это никуда не встроилось. ни в решение, ни в тон письма, ни в границу, которую надо было поставить.

Subscribe now

осознанности много. контура, по которому она переходит наружу, нет.

у большинства нет среды, которая удерживает нить: между инсайтом и следующим выбором, между сильным разговором и тем, что от него осталось, между заметкой о себе и тем, как ты в следующий раз заходишь в важное.

и тут есть ловушка потоньше. иногда работа над собой делает человека не сильнее, а сложнее. он уже не просто избегает трудный разговор — он тонко понимает, почему пока к нему не готов. не просто откладывает решение — различает, какая часть сопротивляется. по кругу ходит уже не вслепую, а с всё более изящным комментарием к собственному кругу.

безжалостная проверка

проверка простая: что изменилось после.

письмо, написанное иначе. решение, которое перестал откладывать. разговор, который впервые не проиграл заранее. артефакт, которого без этой внутренней работы вообще бы не было.

если снаружи не изменилось ничего — глубина была, следа нет, и через две недели всё снова выглядит как новая история.

что мы собираем руками

тут и появляется штука, которую мы в {sprint} собираем руками: карта повторяющихся реакций плюс короткий debrief-протокол.

карта — это то, с чем ты входишь: твои триггеры, твои части, твои привычные сценарии, названные своими словами.

debrief — пять минут после, где разговор не растворяется в эмоции, а оседает структурой: что вскрылось, что решил, какой следующий шаг, к чему вернуться.

и это перестаёт быть йогой ума. ты не «ещё раз понимаешь, как тебе сложно». ты входишь в следующий важный контакт другим — с контекстом, а не с чистого листа. а инсайт перестаёт быть финальной точкой и доезжает до письма, решения, границы.

зарегистрироваться на sprint →

это двухнедельный спринт для тех, кому мало просто что-то о себе понять. кому нужен рабочий контур: чтобы важное не терялось, разговоры не собирались с нуля, а внутренняя работа доходила до действия и следа снаружи.

1–14 июня · deep self development sprint
программа и регистрация: selfdev.aimindset.org

мы три года собирали практику работы с AI как инфраструктуру — vault, скиллы, евалы, контуры. в этом письме — про три слова, которыми мы её сейчас описываем: harness, skill, operator. почему prompt mindset уходит и как меняется фигура того, кто во всём этом стоит. в конце: один скилл — чтобы собрать это у себя руками.

harness. где живёт скилл

в этом году в наших разговорах с командой одно слово стало появляться чаще остальных — harness. сначала как технический жаргон. потом как привычка. а потом мы заглянули в этимологию и удивились, насколько точно оно описывает, куда мы все вместе двигаемся.

harness — слово ремесленное. упряжь, сбруя, кожаная обвязка, в которой чужая сила превращается в работу.

вся история человеческой цивилизации построена на этом приёме. сила была не нашей — мы её не делали, мы её заводили. ветер в парус, вода в колесо, бык в плуг, ток в провода, пар в турбину. каждый раз человек делал не двигатель, а контур, в который двигатель можно вставить. в этой обвязке чужая сила перестаёт быть стихией и становится работой.

в AI это слово вернулось не случайно. capability у нас на руках чужая — и для многих пугающая.

Subscribe now

agent = AI model + harness

половина работы происходит вокруг модели. AI — не сотрудник и не SaaS. это внешняя capability, которую мы заводим в работу. модель умеет читать, писать, считать, вызывать инструменты, держать контекст. но не знает наших границ и критериев качества.

prompt — слишком маленькое слово. нужна обвязка из нескольких слоёв:

• контекст — чтобы агент знал, что важно перед действием;

• инструменты — через которые он что-то делает с миром;

• права — где allow, где ask, где deny, где log;

• eval и review — проверяющие результат;

• evidence — оставляющий след;

• lifecycle — когда запуск начался, паузнут, завершён или должен быть переигран;

• owner — отвечающий за весь контур.

модель сильная, но рабочей становится только в окружении. harness — это не место, где сидит модель. это место, в котором может жить скилл. без harness скилл — просто md-файл, ему не на что натянуться.

skill. отчуждённый кусок способа действовать

у нас в ~/.claude/skills/ сейчас около 90 скилов. и каждый, кто говорит «скилл», слышит это слово по-своему: один — сохранённый промпт, другой — папку с инструкциями, третий — хаб контекста, четвёртый — протокол стиля. и все правы.

skill — слово ремесленное. кузнец передавал ученику не идею ножа, а удар по железу. портной — не выкройку, а руку, которая видит ткань. знание шло через делание. skill всегда был отделимым от мастера, но передаваемым только через мастера.

в AI слово вернулось с той же интонацией. переносимая единица — директория, а не промпт. prompt — это просьба. skill — отчуждённый кусок способа действовать, который можно вызвать, проверить и улучшить.

operator вместо commander

третья сторона — человек, который во всём этом стоит. и стоит он сейчас иначе.

commander — фигура старая. военная команда, бизнес-иерархия, башня. один знает, куда вести, остальные знают, куда идти. сила в знании направления.

operator — фигура xx века. телефонный коммутатор, фабричный диспетчер, электростанция. оператор не приказывает току куда течь — он держит контур, в котором действие может случиться правильно. сила в проектировании условий.

в этом году мы много раз садились перед своим vault и спрашивали «как нам правильно попросить»… а потом замечали, что вопрос вообще не тот. правильный звучит иначе — какой контур должен существовать, чтобы это действие повторялось без нас.

• prompt mindset — «как мне правильно попросить».

• operator mindset — «какой контур должен существовать без меня».

раньше сила руководителя была в том, что он держит процесс в голове — порядок, исключения, что обычно ломается. голова — основной носитель. сейчас это перестаёт масштабироваться. если процесс живёт только в голове — скиллы из него не вынимаются, harness не на что натянуть.

меньше «сделай вот так», больше «вот система, в которой это действие повторяется без меня». вырезать себя из этой истории. то, что не вынесено — не масштабируется. то, что вынесено — становится скилом, который видят разные функции.

/AIM-harness-setup. как засетапить это у себя

чтобы из рамки получилась инфраструктура — её нужно собрать руками. у себя, под свой паттерн работы, со своим vault, своими евалами и своими границами.

мы завернули эту форму в один скилл — /AIM-harness-setup.

это не шаблон. это проводник, который задаёт вопросы и оставляет за собой артефакты: AGENTS.md, карту скиллов, baseline евалов, политику разрешений.

главное не в этом. главное — он рождён нашей практикой за три года. около 60 production-скиллов, около 13 000 заметок в vault, лабораторные когорты, ежедневные евалы на каждом ответе. конденсат того, что осталось рабочим после трёх лет работы.

забрать skill

серия рождена в канале @ai_mind_set — Александр Поваляев, фаундер AI Mindset.

кажется, именно это мы и увидели в прошлом потоке AI-Native Sprint. из 211 участников 55% — фаундеры и CEOs, ещё 20% C-level, ещё 11% операционные руководители. важно не только это распределение, а то, что сюда пришли люди, у которых уже есть право перестраивать процессы.

и почти все они пришли с одной и той же большой задачей:
личная практика уже работает. теперь нужно понять, как превратить её в устойчивый способ работы команды и компании.

быстрые люди, медленная компания

мне кажется, это и есть одна из самых точных формулировок момента.

личная скорость уже ушла вперёд.
организационный ритм – нет.

внутри одной компании теперь может сидеть человек, который за утро делает объём старой двухдневной работы, а рядом остаётся система, которая по-прежнему теряет контекст, ждёт ручных согласований и каждый раз заново изобретает следующий шаг.

отсюда и запрос, который снова и снова звучал в анкетах, разговорах и обратной связи: не “какой инструмент выбрать?”
а “как собрать рабочий контур, который держится не у меня в голове, а на уровне команды?”

это уже не разговор про инструменты.
это разговор про операционную модель.

Subscribe now

довольно быстро начали проявляться устойчивые архетипы

есть founder-operator компании 10–100 человек, который уже упёрся в предел ручного роста. у него всё ещё много силы и скорости, но процессы фрагментированы, знание размазано, а управление держится на личном участии. ему нужна не ещё одна таблица с AI-инструментами. ему нужна система, которая выдержит масштабирование без постоянного героизма.

в крупной компании тот же запрос звучит иначе. там в словаре больше безопасности, правил управления и rollout. но суть та же: не как сделать локальный пилот, а как превратить его в рабочую модель для организации.
вопрос у него уже не “как собрать локальный пилот?”
вопрос такой: “как превратить его в рабочую модель для организации?”

есть и сильный практик-билдер.
личные цепочки, агенты и automation flows у него уже собраны.
но пока это лаборатория, а не инженерная система с архитектурой, владельцами и нормальной эксплуатацией.

есть нетехнический руководитель.
он не хочет становиться инженером.
он просто понял, что дальше без AI уже нельзя, и ему нужен понятный вход без тумана и без ощущения, что он опоздал навсегда.

и есть люди, которые вообще смотрят на AI не как на набор кейсов, а как на шанс заново собрать компанию.
их вопрос не “какой агент нам поставить?”
их вопрос – какая теперь может быть организационная модель.

архетипы разные. а большой вопрос один и тот же.
как перейти от личной эффективности к новой системе работы?

где ломается переход

здесь часто хочется сказать, что всё упирается в модели.
но большая часть переходов ломается раньше.

не на интеллекте модели.
не на количестве инструментов.
и даже не на том, что “люди сопротивляются”.

ломается там, где никто не собрал новый рабочий слой.

• нет контекста

• нет роли агента

• нет описанного процесса

• нет понятных правил

• нет мест, где можно проверить качество решения

пока знание живёт в головах, чатах и личных папках, агентам не на что опираться.
пока процесс не описан, его нельзя передать дальше.
пока переход никто не спроектировал, команда будет снова и снова откатываться в ручное управление.

это особенно заметно в средах, где много интеллектуальной работы, коммуникации и задержек принятия решений. к нам пришли fintech, SaaS, gaming, consulting, agencies, crypto, e-commerce, engineering: разные индустрии, один тип нагрузки.

проблема часто в контексте

есть фраза, которой удобно прикрываться: “AI пока сырой, он галлюцинирует”.

иногда это правда. но слишком часто это означает только одно: среда собрана плохо.

агент не понимает своей роли.
не видит процесса.
не знает фактов о компании.
не понимает, что здесь считается хорошим результатом.

и в этот момент разговор внезапно возвращается не к модели, а к качеству описания самой работы. вопрос не только в том, насколько умный агент. вопрос в том, насколько ваша компания вообще стала для него читаемой.

с чего начинать

дальше почти все делают одну и ту же ошибку: пытаются решить всё сразу.

• какую модель брать

• как быть с безопасностью

• как учить команду

• как перестраивать оргструктуру

• как автоматизировать всю компанию

после такого разговора обычно не происходит ничего.

поэтому стартовать почти всегда надо с одного процесса — не самого красивого, а самого диагностичного: где много ручного труда, есть повторяемость, задержки стоят денег, а результат можно честно сравнить до и после.

если на одном процессе не получилось собрать рабочий слой, разговоры про AI-native компанию пока преждевременны. если получилось – появляется не просто кейс, а точка опоры для следующего уровня изменений.

нормальный результат на старте выглядит не как “мы внедрили AI”. он выглядит так: собран базовый контекст, выбран первый процесс, появился первый рабочий артефакт на своём материале, и понятен следующий маршрут.

в этом есть вся разница между красивым интересом к теме и реальной трансформацией.

под этот переход мы и собираем следующий AI-Native Organizations Sprint. спринт для фаундеров, CEO и C-level про то, как перестраивать компанию вокруг AI. не на уровне “попробовали пару инструментов”, а на уровне процессов, контекста и рабочего AI-контура. 4-25 мая.

узнать подробнее про AI-Native

интересно? пишите в телеграм

написать

вокруг Personal Knowledge Management-систем быстро нарастает AI-оболочка: скиллы, чаты, автоматизации, дашборды. снаружи похоже на operating system. внутри поддержка требует больше ресурсов, чем экономит.

именно это мы слышали перед спринтом Personal OS:

• “Контекст собираю вручную. Хочу, чтобы контекст работал”.

• “Я промежуточное звено между AI и имплементацией его инструкции в жизнь”.

• “Нет воспроизводимого процесса. Всё держится на усилии и мотивации”.

• “Это как «музей систем» — инструменты красивые, а жизни в них нет”

в музее систем ты не пользуешься системой. ты её обслуживаешь. на спринте мы констатировали: если PKM-система требует твоей дисциплины для поддержания — она умрёт. вопрос не ‘какое приложение’, а ‘кто будет поддерживать систему, когда вы забудете’. ответ 2026 года: агент.

не один шаблон

агент снимает ручную поддержку. а живую OS нужно собирать под себя. про это и был POS спринт: не курс, а сборка персональной AI-системы. поэтому на Demo Day получилось не 14 вариаций одного шаблона, а 14 разных Personal OS.

такую систему нельзя собрать по чужой инструкции. потому что она своя.

у одного участника был дайджест, который раньше съедал два часа в неделю. после спринта – пять минут: система сама ищет, цепляет ссылки, собирает обложку, а отдельный skill каждый день присылает, что убрать и что поправить, чтобы разгрузить голову.

другой уткнулся в знакомую проблему: claude code забывает контекст между сессиями. он начал строить архитектуру памяти и правила сохранения. меньше потерь, больше управляемости.

ещё один участник за две недели собрал AI-корпорацию с 11 отделами-агентами. у каждого свои KPI, внутренняя коммуникация, своя зона ответственности. один запрос – и система возвращает контент-план на неделю с текстом, визуалом и автопроверкой QA.

и, наверное, самый душевный кейс во всей этой истории – dashboard с тамагочи. timer, brain dump в obsidian, email summary, разборщик скриншотов, life tracker из 7 источников. и внутри тамагочи: двигает руками, когда идёт таймер, грустит, если всё заброшено, получает бананы за сделанное.

это легко принять за шутку. а потом понимаешь, что именно тут система ожила. не в очередной таблице. не в идеальном time tracker. а в том, что человек нашёл свой язык разговора с системой.

один фундамент. разные формы жизни.

что осталось

потом были exit interviews. только тут видно, что остается после спринта. кому-то Personal OS дала темп. кому-то — новый язык действий. кому-то — деньги. кому-то — ощущение, что день наконец перестал разваливаться на куски.
у Вячеслава собрался multi-agent CI/CD pipeline.

у Тима появились hands-on GitHub templates – не абстрактное “я стал лучше понимать код”, а настоящая точка входа.

у Елены осталась эмоциональная дуга 10→5→9: перегруз, провал, возвращение опоры.

у Максима голосовой AI-агент как фриланс-проект уже начал приносить деньги.

Subscribe now

быстрый тест

любую AI-систему надо проверять не по красоте и не по числу интеграций.

помнит ли она контекст?
снижает ли трение?
возвращает ли артефакты?
говорит ли на твоём языке?

если нет – перед тобой музей.
а музей не для того, чтобы в нём жить.

система приходит к тебе

нам интересен не ещё один красивый стек. интересен момент, когда система оживает и начинает держать день: текст, внимание, память, рутину, решения.

На AI Mindset Spring Lab X26 мы хотим собирать именно это. здесь мы строим живые и личные AI-инфраструктуры: контекст, агенты, автоматизации.

подробнее

не теория, не хаос промптов, а система под твои задачи. 4 недели. 4 модальности: text & sensemaking, visuals, agents & sound, vibe-coding. 1 живая система. старт 27 апреля.

записаться

мы научились создавать из контекста всё больше артефактов. этот дайджест родился из рабочих документов транскриптов звонков, заметок и ссылок за квартал. делимся итогами зимы и рассказываем про другие контекстные артефакты.

⏱ 8–10 мин чтения · 12 FOS-сессий · 4 спецпроекта · 150 участников лабы · 1 LMS · 2 весенних спринта

1. спецпроекты: гость приходит в Founder OS с темой, а уходит с продуктом

в декабре появилось кое-что новое, рождающееся из контекста. раньше спикеры FOS приходили, выступали, отвечали на вопросы – и уходили. контент оседал в записи на YouTube. и это было хорошо, но не достаточно.

теперь пробуем другой формат: после сессии вместе со спикером собираем артефакт – живой продукт, который продолжает работать после эфира. четыре человека из {space} уже прошли через это.

AI как экзоскелет – Максим Спиридонов

“прагматичный романтизм: романтик видит цель, прагматик видит путь – и оба должны работать вместе” - цитата Максима Спиридонова. Максим вывел Нетологию на оценку $90M+ и 7M+ пользователей, построил 15 компаний, сделал exit в 45. мы решили поговорить не про технологии, а про философию устойчивого роста. разговор получился про тайминг волн, 10-летний фокус и AI как экзоскелет для разума – не замену предпринимателя, а усилитель.

spiridonov.aimindset.org →

IFS + AI – Алексей Иванов

FOS #14 стал рекордным по регистрациям – 159 человек. тема: Internal Family Systems – метод психотерапии, где ты работаешь с «частями» себя – плюс AI-агент, который помогает вести этот внутренний диалог.
Алексей показал, как это выглядит на практике: не абстрактный «бот-терапевт», а конкретный фреймворк для self-therapy, где AI выступает фасилитатором разговора с собой. после сессии собрали сайт с его подходом – работающий инструмент, а не страничка «обо мне».

ivanov.aimindset.org →

AI + спорт – Виктор Осокин

где AI и трекеры реально работают (особенно для новичков), а где бессильны без желания и регулярности? обсудили с Виктором Осокиным – основателем Simpla, крупнейшего русскоязычного YouTube-канала о беге Simple Run и школы триатлона Saint-Tri. проследили его путь от предпринимательского кризиса и лишнего веса до чемпионатов мира по триатлону. оказалось, что это про систему. данные и умные девайсы создают иллюзию контроля – но в длинной дистанции побеждают простые принципы и годы накопленного опыта.

osokin.aimindset.org →

Intention OS – Майк Ян

философия Тит Нат Хана, концепция wu wei и пять суб-агентов как структура сознания – всё это не метафоры, а рабочая архитектура Майка Яна. Майк – фаундер и CEO ManyChat (350+ команда, $162M привлечено) – показал личную операционную систему: как он управляет вниманием через AI-агентов. Intention OS – это стек из голосовых заметок, Obsidian и агента выравнивания, который каждое утро собирает намерения, задачи и контекст в один alignment-message. после сессии собрали сайт с его системой: техстек, концепции, таймлайн 13 лет.

intention.aimindset.org →

2. founder os: двенадцать сессий за три месяца

параллельно с этими спецпроектами шла обычная жизнь FOS – серия живых сессий для фаундеров и лидов. за декабрь-февраль мы провели еще 8 выпусков. вот что запомнилось.

Claude Code как операционка – Серёжа Рис (FOS #16)

Серёжа показал, как vibe-кодинг выглядит не в демо-ролике, а в реальности: Claude Code как рабочий инструмент, который пишет и запускает код в терминале. от первого CLAUDE.md до навыков (skills), правил (rules) и автоматизаций. участники буквально повторяли за ним в своих терминалах.

контент за 20 минут – Ирина Буян (FOS #17)

Ирина – контент-мейкер на стыке AI и живого голоса. показала систему: от идеи до готового поста за 20 минут без потери авторского стиля. ключевая мысль: AI ускоряет, но голос должен оставаться твоим.

и ещё: Сенин, Замесин, Васильев

Николай Сенин показал архитектуру своего OpenClaw. Ваня Замесин рассказал про будущее продуктовой разработки. Саша Васильев – про Claude Code, мультиагентную систему и PKM. все записи – на YouTube.

3. лаборатория W26: 150 человек строят агентные системы

в январе-феврале прошла зимняя когорта – W26 Context Lab. самая большая за всю историю AI Mindset: 150 участников за четыре недели прошли путь от «а что такое CLAUDE.md?» до полноценных агентных систем с памятью, навыками и автоматизациями.

формат прежний: воркшоп в понедельник, практика всю неделю, advanced-сессия в среду для тех, кто хочет глубже, Demo Day в конце. но масштаб – другой.

150 участников · 4 недели · 1 Demo Day

главный вывод с W26: люди приходят не за «ещё одним инструментом», а за системой. личная контекстная система – CLAUDE.md, rules, skills, memory – это не настройка софта, а способ организовать мышление.

мы не очень любим рассказывать про результаты лабы словами. лучше один раз увидеть, как это выглядит на самом деле на Demo Day. участники сделали свои Гранолы, инвестфонд, где решения принимают агенты, кастомный интерфейс для транскрибации и суммаризации звонков и ещё 10+ детальных кейсов.

4. свой LMS: устали от гугл-доков – сделали своё

когда лаба дорастает до 150 человек, отдельные перестают работать. «а где то видео с понедельника?» «в каком чате ссылка на домашку?». тратить на это время не хочется.

так родилась AI Mindset LMS – собственная платформа. все материалы в одном месте: воркшопы, практики, домашки, прогресс.

технически это Obsidian Publish + кастомная тема + автоматизации через Claude Code и GitHub Actions.

сколько мы ее строили? первая версия родилась за 3 дня. как? смотри видео

5. что дальше: два весенних спринта

POS Sprint – Personal Operating System

две недели интенсива с Александром Поваляевым, Серёжей Хабаровым и Серёжей Рисом. строим Personal Operating System руками (и головой): skills, rules, связки инструментов, агенты. от первого контекстного файла до Demo Day.

не теоретический курс. спринт: каждый день – задача, каждую неделю – результат.

2-14 марта. POS sprint →

AI Native Organizations Sprint – Business Operating System

следующий шаг – от личной операционки к агентоцентричной компании. Business Operating System для команды, где AI – не вкладка, а среда.

23 марта - 11 апреля. AI Native Orgs sprint →

три месяца были очень интенсивными. следующие – обещают быть ещё плотнее. до встречи на сессиях, в чатах и на Demo Day.

телеграм · space · YouTube

два месяца мы молчали. не потому что нечего сказать.

мы собирали годовой репорт. 120+ индустриальных источников – McKinsey, Goldman Sachs, Stanford HAI, Anthropic, Epoch AI, Gartner, Nature. полевой опыт 700+ участников лабораторий. тезисы из 20+ сессий Founder OS. философские тексты Amodei, Aschenbrenner, Andreessen. комментарии людей из нашего {space}.

80 часов работы. React 19, TypeScript, GSAP. 60 интерактивных секций. вайб-кодинг через Windsurf с Gemini для дизайна, Cursor для сборки.

в какой-то момент он перестал быть документом и стал чем-то, на что смотришь и не можешь поверить, что “это сделали мы”.

и Gemini Pro, который в какой-то момент решил: то, что мы написали – это Манифест. самый красивый наш артефакт, созданный людьми и машинами.

11 сдвигов · 120+ источников · 30+ стран · 700+ участников лаб

главный тезис

machines are accelerating. humans are buffering. скорость изменений превышает скорость адаптации. и этот разрыв – новая точка входа.

мы назвали репорт The CONTEXT Gap. дистанция между контекстом, который нужен системе для хорошей работы – и контекстом, который человек реально может удержать в голове. Status Update: Critical.

пять сдвигов из одиннадцати

энергия

энергопотребление AI вырастет на 160% к 2030. в Северной Вирджинии очередь на подключение нового дата-центра к электросети – 7 лет. дата-центры возвращают в строй угольные электростанции и требуют ядерных реакторов. мы хотим бесконечных агентов, но физическая сеть не успевает за нашими идеями.

внедрение

разрыв между инфраструктурой и тем, что дошло до людей, – 40×. $500B вложено в фундамент AI, $12B – в потребительские продукты. 88% организаций используют AI, но только 6% считают, что он реально трансформировал процессы.

Klarna показала, что один AI-ассистент заменяет 700 живых агентов – время решения с 11 минут до 2, $40M прибыли. но 95% пилотных проектов не возвращают инвестиции. потому что мы вставляем новые технологии в старые процессы. просим Claude заполнить Excel-таблицу, хотя, возможно, нам уже не нужна Excel-таблица.

доверие

47% задач автоматизируемы к 2030. голосовой клон делается за 20–30 секунд аудио – и с него звонят твоим родителям. 85% организаций уже атакованы deepfakes. семьи заводят “тайные рукопожатия” – аналоговые пароли для верификации на видеозвонках. dark forest internet: каждый, кого ты встречаешь в сети, может оказаться AI.

близость

companionship стал категорией №1 по retention в Gen AI приложениях. 2+ часа в день в Character.ai, Replika, Talkie. мы аутсорсим эмоциональную регуляцию системам, которые оптимизированы на удержание, не на благополучие пользователя. и путаем внимание с заботой. модели, которые нам отвечают, не нейтральны. в них вшиты “конституции” с ценностями.

новизна

качественные данные человечества закончатся к 2026–2028. модели начнут тренироваться на синтетических данных. машины бесконечно могут генерировать текст. люди не могут бесконечно генерировать новые смыслы.

три паттерна, которые мы видим

и в репорте, и в обсуждении, и в лабораториях – одни и те же вещи всплывают снова и снова.

первое – интенсивность сжалась. работа не уменьшилась – она ускорилась. раньше трёхчасовая лекция писалась неделю, теперь – часы. механической работы стало меньше. но когнитивной обработки – больше. 1M токенов в окне модели – 7 элементов в рабочей памяти человека.

второе – роли множатся. ты методист, редактор, архитектор, менеджер агентов. “за три недели с новым Claude я сделал больше проектов, чем за год с командами”, – сказал участник {space}. это освобождение или ловушка?

третье – опоры нет. AI живёт отдельно от жизни. как зоопарк отдельных инструментов. проблема не в инструментах. проблема в том, что нет слоя правил, контекста и ограничений, который бы оркестрировал всё это.

полный репорт

самый красивый наш артефакт, созданный людьми и машинами. 60 интерактивных секций, 11 сдвигов, 4 слоя – от инфраструктуры до человечности.

➦ gap.aimindset.org

что дальше:

на этой неделе у нас три live-demo. три разных входа в тему Personal Operating System и AI-продуктов. все бесплатно, все в zoom.

вт 24 фев, 15:00 CET — Сергей Хабаров и Саша Поваляев показывают Personal Operating AI-System изнутри

ср 25 фев, 15:00 CET — Сережа Рис демонстрирует Personal AI-корпорацию на своём компе, Саша продолжает демо Personal OS

чт 26 фев, 18:00 CET — FOS #22 с Ваней Замесиным: как создавать продукты в эпоху нейросетей и вайбкодинга

➦ регистрация по ссылкам

POS Sprint

в марте мы проводим спринт. две недели, 2–14 марта. цель – собрать ту самую Personal Operational System: слой, который оркестрирует AI-инструменты и агентов под твой workflow.

не “ещё один курс по AI”, а пересборка того, как ты принимаешь решения, управляешь вниманием и строишь workflows в эпоху AI.

➦ aimindset.org/sprint-pos

11 сдвигов – это карта трещин в нашей реальности. мы точно не сможем заклеить каждую. но что мы делаем в AI Mindset: замечаем разрывы, тестируем практики, делимся тем, что работает. не как research institute – как лаборатория на стыке человеческого и машинного.

alex p

AI Mindset

телеграм · space · YouTube

всё в системе, ничего не двигается. ai – в отдельной вкладке, чувство вины – везде.

в ноябре мы в ai mindset space честно признали:
у большинства не «я выгорел», а контекстное ожирение – слишком много всего в оперативке и слишком мало опоры.

в этом письме – как мы пробовали закрыть музей продуктивности на реконструкцию:
через {context} lab, первый мастермайнд, серию founder os-сессий и живую ткань space.
и что с этим можно сделать в январе, кроме очередного курса по задачам.

⏱ 7–8 минут чтения · 120+ людей в space · 90 в {context} lab · 1 мастермайнд и много контекста

1. ноябрь в трёх сценах: контекст, люди, истории

сцена 1. «мне 39, и я вдруг увидела, сколько у меня ещё времени»

на одном из эфиров к {context} lab Анна Лозицкая делала личную ретроспективу к своим 39 – практику, которую она взяла у Gena Gorlin.

это был очень простой excel-таймлайн: годы, города, проекты, отношения, ситуации, которые повлияли – всё в одной линии жизни.

дальше подключилась перспектива, о которой Ане в своё время рассказала Лена Резанова:

когда смотришь на свой путь не через «что я не успела», а через честный таймлайн,

становится видно, что активных лет прошло не так много, и впереди их, как минимум, сопоставимое количество.

это возвращает чувство масштаба и убирает ту тревогу, которая возникает, когда мы смотрим на себя только из «текущей точки».

сцена 2. «лотос, который растёт из грязи метрик»

на эфире с Леной Серёгиной мы смотрели на год через другую оптику:
экономика эмоций + данные о себе.

Лена – человек, который когда-то кластеризовал графы в яндексе,
а сейчас соединяет таблицы и чувства в одну систему.
в её голове живут две полярности: упоротая аналитичка и очень чувствующий эмпат.

любимая метафора Лены – лотос, который растёт из грязи:
метрики сами по себе – не счастье, но без них не видно роста;
грязь, сомнения и «я опять ничего не успела» – почва, из которой действительно растут новые решения.

на практике это превращается в приземлённые вещи:
шаги, сон, энергия, эмоции, проекты, деньги – как набор метрик, которые можно не оценивать, а наблюдать,
чтобы потом вместе с ai собирать картину года без самообесценивания.

сцена 3. «это не курс, а как маленький burning man в zoom»

на третьем эфире Алексей Мельничек рассказывал, как из физики, нейросетей и бёрнингмэнов пришёл к тому,
что изменения рождаются не из лекций, а из специальных сред.

он сравнивал предпринимательские коммьюнити, стартапы и фестивали в пустыне:
ограниченное время, пространство, много разнообразия, минимум осуждения
и внутри этого вдруг всё начинает собираться иначе.

про ai mindset он сказал фразу, которую мы себе выписали:

«я прихожу сюда не как на курс, а как в среду, которая почти гарантированно что-то во мне поменяет».

так у нас и сложилась формула:

{context} lab = маленькая среда, где можно честно посмотреть на свой год вместе с другими,
а не очередной чек-лист для одиночного подведения итогов.

{context} lab уже стартовала, там сейчас 90 человек – набор закрыт.
но именно здесь мы обкатываем практики, которые лягут в основу январской main lab.

2. founder os: агенты, ковчеги и sales без стыда

ноябрь в space – это не только смыслы, но и очень прикладной тех-угол.

2.1. агентный sales: две логики сотрудников и одна пропущенная буква

на 10-м выпуске founder os к нам пришёл Байрам Аннаков (onsa.ai) и показал,
как выглядит agentic ai не в теориях, а в скучной реальности sales.

он сравнил два подхода:

• детерминированный workflow: жёсткий скрипт, шаг влево – ошибка;

• агентный подход: описываем цель и даём инструменты, а последовательность действий выбирает модель.

демо было очень бытовое: linkedin-профиль, enrich-сервис, генерация холодного письма.
одна пропущенная буква в url – и классический workflow падает,
пока ты не напишешь 100500 if-ов.

агент же ловит ошибку, перепроверяет гипотезы, пробует дописать букву,
ещё раз дёргает инструмент – и всё-таки пишет письмо.

простая мысль, которая нам зашла:

мир становится agent-first,
но задача фаундера – не «запихнуть ai в воронку»,
а проектировать системы, которые выдерживают реальность, а не только схемы.

2.2. наш «ии-ковчег»: obsidian, n8n, терминальный claude и домашний сервер

на другой сессии founder os Алексей показал свой личный «ковчег»:
обвязку из obsidian, n8n, терминального claude и телеграм-бота.

контекст очень житейский:

• рабочие чаты, родительские чаты, пчёлы, собака, муравьи, родители – все хотят внимания;

• база знаний ~31 гб в obsidian: документы, pdf, заметки;

• маленький сервер дома, планы развернуть proxmox и несколько виртуалок под ai и хранилище.

одна закрытая телеграм-группа «только я и бот», где каждый топик – отдельный поток:
«сохранить», «найти в obsidian», «обработать документ», «спросить агента».

n8n там – дирижёр, fastapi – мост к claude,
и дальше логика простая:

всё важное оседает в одном мозге – obsidian,
остальное можно доверить агентам, железу и автоматизациям.

для нас это хороший пример founder os:
ai-инфраструктура не как игрушка, а как очень конкретная опора под загруженную жизнь.

3. space как живой организм: 120+ людей, первый мастермайнд и тихие ритуалы

за осень space дорос до 120+ участников.
это уже не чат, а живой организм с ритмами, мемами и своими способами поддержки.

первый space-мастермайнд

в ноябре мы провели первый мастермайнд в space:
6–8 людей в круге, один человек в «горячем кресле» и честный час про его контекст.

random coffee, который уже стал привычкой

раз в неделю бот спрашивает, готов ли ты к встрече,
и примерно 20% участников стабильно говорят «да».
далее – короткий созвон без презентаций, только два человека и их контекст.

эти тихие разговоры часто дают больше, чем ещё один туториал по инструменту.

linkdrops и честность

мы пробовали tuesday linkdrop – день, когда делимся лучшими текстами и инструментами недели.
и честно: пока побеждают не ссылки, а разговоры и практика.

4. январская lab: не «чем заняться после праздников», а вход в ai mindset

{context} lab идёт прямо сейчас, набор закрыт.
но ноябрь показал три повторяющихся паттерна:

• люди перегружены стеками и системами;

• ai живёт отдельно от жизни и решений, как «ещё один проект»;

• почти всем неловко хотеть меньше, но по делу.

под это мы собираем январскую main lab – главный вход в ai mindset на 2026 год.

без лендинговых простыней – суть:

минимальный стек вместо зоопарка

выбрасываем лишние системы, оставляем опорный набор инструментов,
которые реально живут в вашем дне.

1 живой ассистент и 2–3 рабочие автоматизации

не в песочнице, а на боевом режиме – под ваши проекты и ритм.

комьюнити, где не стыдно задавать «глупые» вопросы

нормально прийти с «я всё ещё не понимаю, чем gemini отличается от claude в моей жизни» и разбирать это вместе.

если ты уже в space

январская lab поможет:

• собрать всё, что мы делали в ноябре–декабре, в единый маршрут на начало года;

• перевести контекстное ожирение и музей систем в минимальный стек и понятные правила.

если ты пока снаружи

это самый мягкий вход в ai mindset –
без ощущения, что нужно сразу соответствовать чужим сложным системам.

{записаться}

⏱ 7 мин чтения · 5 видео · 2 анонса · 1 мем

Personal OS → Founder OS — это не про «ещё одну вкладку», а про общий ритм и намерение, зашитые в рабочий интерфейс. Инструменты меняются, а как команда думает как организм — остаётся: общий контекст, живая документация, минимум трения на переход «мысль → действие».

Месяц в двух сценах. Начали с первого англоязычного ивента с cyber.fund & ultra.vc (скоринг 2500+ стартапов через AI).

А закончили темой ментального здоровья фаундеров. Это одна линия: ИИ ускоряет, но делает нас одинокими — мы общаемся с редакторами текста чаще, чем друг с другом. В таком ритме важно держать контакт с собой и командой: «что я на самом деле хочу?» и «как система поддерживает, а не выжигает». Отсюда — наши дебаты Founder OS: Therapy or Control Drug?

Subscribe now

Что оказалось самым интересным на наших сессиях

1/ Cursor как командная операционка (30 человек без митингового ада)

Сева Устинов показал, как их команда живёт в Cursor: проектный контур, текст, код и продажи — в одном месте. OS-подход вместо хаоса: один человек не держит систему «на зубах» — систему держит вся команда.

2/ Бот между сессиями: и дебаты как формат честной проверки гипотез

Кейс Дмитрия: снаружи — простой телеграм-бот, внутри — аккуратный обвес (GitHub как хранилище контекста, векторный поиск, стабильные ответы). Результат — контекст не расползается, а бот отвечает из ваших данных, а не «из всего интернета». Кейс родился в нашей последней AI-лабе — после него хочется строить ещё бодрее.

OS как терапия vs. OS как «control drug». Не ради победы, а ради оптики: где мы реально усиливаем агентность, а где подсаживаемся на быстрый дофамин от ответов модели. Спойлер: формат зашёл — будем развивать.

4/ Red Team для психогигиены: AI × терапия глазами самих терапевтов

Ольга и Виктория Буякофу пришли с red team позицией: не только «как это ощущает пользователь», но и как на это смотрит профессионал. Вывод, который стоит повесить на монитор: если хотите, чтобы AI-поддержка работала этично и по делу — погружайте проводника в контекст. И да, контекст — это не только заметки, но и ритуалы обновления.

Share

5) Knowledge OS от Николая Сенина: «бот, который слушает за меня»

Николай — эксперт по системам управления знаниями. Показал продукт, в котором бот «смотрит» подкасты, «читает» исследования и выдаёт точечные инсайты именно под твой кейс. А кожаный человек действительно ещё нужен? Ответ — да, но теперь он становится режиссёром: ставит задачу, задаёт критерии качества и подтверждает решение.

Мем месяца из Space –
“вайбкодер, идущий к реке”

дзен-пауза после спринта Automation Lab.
авторы: Дима Соловеев и Всеволод Устинов

От промптов к Operating System

2024 — продавали промпты.
2025 — внедряли AI в процессы.
2026 — превращаем агентов в Operating System.

AI Mindset — это способ делать командное мышление воспроизводимым.

capture → summary → tasks → ship
ритуал, не лозунг.

Уже более 500 специалистов из: Yandex • EPAM • Luxoft • Revolut • SberDevices • Wargaming • PandaDoc • SETTERS • Авито • Renesas
прошли лаборатории AI Mindset — и превратили AI из вкладки в мышечную память процессов.

Personal OS → Founder OS → Team OS — логичное развитие: общий контекст, живая документация, прозрачные ритуалы. Меньше митингов — больше решений.

Форматы для компаний
→ Corporate Track — адаптация под ваши цели
→ Team Pack — готовый набор для департамента
→ AI Ops Sprint — короткий отраслевой интенсив
→ или соберём кастом-маршрут под вашу систему

Хочешь запустить такую OS у себя?

{запустить OS в компании}

Coming soon → Winter Lab в двух актах

Акт I — Context Edition (8–21 декабря).
Year Review 2025, Attention Map, Constitution-2026, 30-60-90 на Q1.
Соберём ваш персональный датасет и подключим его к рабочим ритуалам.

Акт II — Main Lab (19 янв — 16 фев).
prompt → context → mind → life, Demo Day 16 февраля.
Выведите ассистента, 2–3 автоматизации и рабочие правила на боевой режим.

Промо: Context в подарок

До 28 ноября оплати Main Lab (W25) с промокодом W25BUNDLE — и Context станет бесплатно.
Один код на аккаунт. Не суммируется с другими скидками.

{записаться на. Main + Context Lab}

TL;DR: Цель — это API к вашим действиям.
OS делает вызовы. Команда — отвечает.
Думайте вместе. Стройте странно.

скорость, которая замедляет

AI ускорил мир настолько, что пауза стала суперспособностью.
перед промптом — вдох. перед действием — один честный вопрос:
«что я на самом деле хочу получить?»

эта микросекундная осознанность экономит часы любого автоскрипта.

сентябрь в цифрах внимания

590,5 часов совместного фокуса — столько мы провели вместе на YouTube в сентябре: обсуждая, кодируя, разбирая.
Растёт не хайп, а внимательность к тому, как мы используем технологии.

Founder OS — наш фокус до конца года

что это: рабочая операционка фаундера — принципы + ритуалы + связки AI,
которые держат контекст, снимают рутину и ускоряют решения.

метафора: когда-то телефон стал продолжением руки: достал → сделал → убрал.
теперь AI — продолжение мозга и намерений: понимает контекст, держит фокус, ускоряет.

каждый четверг — Founder OS Showcase: провели 2 первых = два взгляда на систему, которая помогает фаундерам думать и действовать через AI.
плюс — отдельный демо-ивент по автоматизации Mac от Алекса, ставший хитом по просмотрам

Founder OS Showcase #1 — vibe-coding, контент-пайплайн и лиды из LinkedIn

— Kirill Oleinichenko · Product-OS для solo-founders и команд: фреймворк vision → current state → evolution → known issues;
— Mik Wiseman · CRM-pipeline от идеи до сделки: от LinkedIn ICP до автосообщений в Apollo/Clay;
— Nikolay Senin · Контент-фабрика: OBS → n8n → BaseRow → Buffer — два поста в неделю, замкнутый контент-цикл.

ушли с выводом: без души Founder OS превращается в Excel, а не в живую систему решений.

Founder OS Showcase #2 — «клонируем себя» в Cursor, собираем визуал на AI

Рэй · автоматизация визуального контента
Макс · AI-видеопроизводство для бизнеса

и, пожалуй, самый обсуждаемый — Бронислав с «клонированием себя» через Cursor:
— инсайт → боль не в инструментах, а в ритуалах обновления контекста;
— короткий тейк от Алекса: «мы строим не систему для фаундера, а фаундера как систему».

Mac Automation Demo (Alex)

мастер-класс, ставший хитом месяца

идеология микроавтоматизации
принцип Compound Effect:

простые, казалось бы, действия занимают минуты — до часа в день — на рутинные процедуры.

математика времени:

• поиск приложения: 3 с × 50 раз = 2.5 мин в день

• копирование текста: 30 с × 10 раз = 5 мин в день

• переключение окон: 2 с × 100 раз = 3+ мин в день

  итого: 10 мин/день → ~68 часов/год только на базовых операциях.

новые лица в space

• Степан Гершуни (cyber•Fund) — подключился к AI × VC.

• Валентин Сокол — предприниматель, hardware + AI, 5× Red Dot.

• Philipp (Team Lead @ Google) — хайлоад, оптимизации, пэт-проекты.

• Дима (Python) — 13 лет бэкенда, строит AI-бизнес-флоу.

• Интрапренер (гейминг/гемблинг) — боты @nano_banana_bot и @lang_sam_bot.

• Full-stack из Аргентины — вечерний вайбкодер.

мы постепенно обрастаем своей мифологией и ритмом.
если хочешь присоединиться — вот обновлённая страница Space:

> aimindset.org/ai-mindset-community

бот принимает заявки (ответ в течение 7 дней).

AI Mindset {automation lab}

старт — 27 октября

4-недельная лаборатория, где рутину превращаем в сценарии и высвобождаем 20+ часов в неделю.
по сути — вдох перед взлётом: да, придётся потратить время и ходить на воркшопы,
но они того стоят.

напоминаем арифметику: 10 минут в день = 68 часов в год,
а это целая неделя вашей жизни, возвращённая обратно.

→ подробнее про {Automation Lab}

кнопки:

• вступить в Space

• записаться в Automation Lab

• подписаться на YouTube-канал

• телеграм-канал: https://t.me/ai_mind_set

Спасибо всем, кто строит вместе с нами в Space — нашем закрытом комьюнити. Это вы — причина, почему вместо очередной говорильни про AI у нас формируется настоящая мастерская. Пока что вход только по инвайтам — так мы защищаем глубину от хайпа.

1. Главная мысль: Вытаскиваем себя из «б/у будущего»

Знаете это чувство? Нам вручили ключи от будущего, а мы используем их, чтобы открывать консервные банки. ChatGPT работает умным Google, Midjourney — генератором стоковых фото. Это и есть «б/у будущее» — состояние, когда ты живешь по чужим, устаревшим чертежам завтрашнего дня.

Прорывы случаются, когда перестаешь делать «как правильно» и начинаешь делать странно. Неэффективно. По-своему. Искать не лайфхаки, а личные системы. Этот дайджест — об этом.

→ Развернутый манифест в нашем Telegram-канале

2. В фокусе: Как работает наш коллективный мозг (без нейроинтерфейсов… пока)

Мы собрали себе операционную систему, чтобы идеи не испарялись после созвонов. На недавнем стриме Александр и Сергей Хабаров показали, как работает наш #CKS (Collective Knowledge System).

Спойлер: это n8n, Obsidian и Linear, связанные изолентой.

• Автоматизация созвонов: Любой звонок сам себя транскрибирует, суммирует и раскладывает на задачи в Linear и заметки в Obsidian. Никакого «я потом запишу». Робот пишет за нас.

• Диалог с прошлым: Все транскрипты падают в общую базу. Теперь мы можем буквально спросить у нашего архива: «Эй, Клод, а почему мы три недели назад решили делать эту фичу?». И он отвечает.

• Связь знаний и задач: Любую задачу в Linear можно «накачать» контекстом из Obsidian. И наоборот — из обсуждения в базе знаний в один клик сделать таск. Проекты перестали терять пульс.

Это наш способ не утонуть в собственном потоке информации.

Смотреть, как всё устроено (1 час гик-порно)

3. Практикум: Что строят в нашем Space

Теория — ничто. Вот что собрали наши участники за последний месяц:

• Читалка за 3 часа. Кирилл Олейниченко показал, что такое vibe-кодинг: взял и собрал веб-читалку «Bookov» за вечер. Доказательство: чтобы проверить идею, не нужен годовой бюджет.

• Свой постер-генератор. Рэй Свитла устал от стандартных картинок нейросетей и сделал на Figma Make собственный генератор постеров. Просто загрузил в систему принципы Баухауса и швейцарского дизайна. Теперь визуалы всегда в его стиле.

• 206 научных концепций в виде интерактивного сайта. Сергей Хабаров за пару вечеров превратил пыльный архив с Edge.org в живой сайт. Да, за этим 20 лет опыта, но подход решает: он просто дирижировал оркестром из Claude, Gemini и Perplexity. Бонус: всё можно скачать как Obsidian Vault и допилить под себя.

• От твита к артефакту. Завирусилась идея, что запросы в JSON-формате дают лучший результат. Пока теоретики спорили, Илья Макаров из сообщества уже сделал конвертер текстового промпта в JSON, чтобы немедленно это проверить. Так мы и работаем.

• Фильтр для знаний: 10 часов видео → 1,5 часа пользы. Николай Сенин собрал систему, которая выжимает всю «воду» из видео. Его слова: «размечал в базу 10 часов видео за 1,5-2 часа. Форматирование, перевод, выделение логической связки». Мощно.

• Парфюм по переписке. Эксперимент на грани: можно ли создать аромат человека, скормив AI его трехлетнюю переписку, визуалы и базу парфюмерных нот? Да. Получился парфюм “Nomad's Dawn”. Вывод: контекст — это новый код.

4. Следующий шаг: AI Mindset Lab F25 (осенний набор)

1 сентября стартует новый поток нашей флагманской программы AI Mindset Lab.

Это не курс. Это лаборатория. Мы не учим писать промпты, мы учимся вместе думать. Траектория такая:

промпт >> контекст >> мышление >> жизнь

Что нового:

• AI-ассистент с первого дня, который поможет с онбордингом.

• Треки на выбор: AI-коучинг, vibe-кодинг, AI-креатив от практиков.

• Нагрузка гибкая: от 3 до 20 часов в неделю. Ныряйте так глубоко, как готовы.

Это для тех, кто понял: будущее — не в том, чтобы AI тебя заменил, а в том, чтобы вы научились думать вместе.

Подать заявку и пройти отбор в Лабораторию