Создатель Твиттера Джек Дорси запустил опенсорсный проект Buzz — децентрализованный вор... — 25 июля 2026 г. в 15:04:07.820
Создатель Твиттера Джек Дорси запустил опенсорсный проект Buzz — децентрализованный воркспейс, где люди и ИИ-агенты работают в одном пространстве. Идея выросла из боли: в компании Дорси команды пытались работать с агентами через Slack с ботами, но Slack придуман для людей, и с агентами всё выходило коряво. Buzz строят специально под связку люди плюс агенты — люди, боты, репозитории и задачи живут в одном канале. Это первый сигнал, что рабочие инструменты начнут переделывать под новую реальность. Мы все привыкли, что в Slack и Телеграме сидят люди. А что если половина «сотрудников» — это агенты, которым нужно ставить задачи, давать доступы и проверять результат? Старые мессенджеры под это не заточены. Через год-два вопрос «как управлять командой из людей и ботов» встанет перед многими. 📎 Мы убили классический A/B-тест в ценообразовании Российская команда рассказала, как отказалась от привычных A/B-тестов при выставлении цен. Раньше скидки раскидывали случайно на всю базу: либо сливали маржу, либо теряли клиентов. Перешли на алгоритм Contextual Bandits: модель почти сразу начинает зарабатывать на том, что уже выучила, оставляя случайность лишь для малой доли клиентов, и дообучается на лету, а не раз в месяц по отчёту. Готовых библиотек под это не нашлось — писали свой код с нуля. Вот это ближе к земле, чем любой Opus 5. Динамическое ценообразование — прямая боль любого, кто торгует на маркетплейсах, и я в том числе. Классический A/B-тест и правда медленный и дорогой: пока соберёшь статистику, сезон кончился. Подход, где алгоритм подбирает цену на каждого покупателя в реальном времени, — это то, куда движется весь ретейл. Минус честно назван: готового решения нет, нужен свой разработчик. Но направление верное, и я его для себя пометил. Попробую поставить. 📌 ЛАЙФХАК ДНЯ Если нужно вытащить данные с сайтов (цены конкурентов, ассортимент, отзывы) — не обязательно платить за дорогие сервисы или мучить программиста. Есть бесплатные опенсорсные скраперы, которые сами обходят сайт, прогружают JavaScript и отдают чистые данные, которые ИИ отлично читает. Самый популярный — Firecrawl (155 тысяч звёзд на GitHub, в сотне лучших проектов): направляете его на сайт, а он возвращает структурированный текст, готовый скормить нейросети. Связка «скрапер собрал — ИИ разобрал» закрывает половину рутинной аналитики, за которую раньше платили агентствам. (2/2)