Что посмотреть про ИИ: AI coding, агенты и сознание

Что посмотреть про ИИ: AI coding, агенты и сознание

Подборка интересных материалов, которые я изучил за последнее время. Подкасты о мозге и сознании, разбор Claude Code и Codex, подход к Personal OS через AI agents, AI coding как новая реальность разработки.

Что нейробиология говорит об ИИ

Мозг vs нейросеть: чем ИИ отличается от сознания

ОПЫТЫ над МОЗГОМ. Подкаст с Владимиром Алиповым — нейробиологом Ч.1

В подкасте нейробиолог Владимир Алипов разбирает природу человеческого сознания и отличия мозга от искусственного интеллекта. Он разделяет интеллект как способность решать задачи и феноменальное сознание — наш субъективный опыт. Рассматривает научные методы проверки сознания: тест глобального эффекта, анализ мозговой активности у пациентов в коме. Затрагивает этическую проблему — можно ли доказать наличие «внутреннего я» у животных или машин. Его вывод: несмотря на успехи нейросетей, вопрос о том, испытывают ли они подлинные переживания, остаётся открытой загадкой. В конце — про когнитивные способности, IQ и гипотезу, что сон работает как дообучение нейросети.

Таймкоды 00:00 — Начало
02:27 — Мышление, интеллект и сознание: в чём разница?
04:10 — Корковая слепота: можно видеть, не осознавая
09:46 — Квалиа: одинаково ли мы видим оранжевый цвет?
15:02 — Операции на новорождённых без наркоза — последняя в США в 1982 году
16:40 — Шмели играют с шариком просто от удовольствия
21:34 — Как «разговаривали» с человеком в коме через активность мозга
23:24 — «Скафандр и бабочка»: человек в полном сознании, которого считали овощем
34:51 — Тест Тьюринга уже не работает — ИИ его легко проходит
39:19 — Философский зомби: можно ли вести себя как человек без сознания?
42:22 — Комната Мэри: знать всё о красном — и всё равно узнать что-то новое
56:37 — Сон = дообучение нейросети? Аналогия мозга с ИИ
58:07 — ИИ-инструменты делают нас глупее?


Деградация или прокачка: как ИИ меняет наш мозг и что с этим делать

Когда ИИ превзойдёт людей? Владимир Алипов — нейробиолог Ч.2

Продолжение беседы с Владимиром Алиповым. Он разделяет подвижный интеллект (скорость обучения) и кристаллизованный (накопленный опыт) — и предупреждает, что при чрезмерной зависимости от ИИ второй деградирует от бездействия. Его ключевая мысль: ИИ не заменяет сознание, а работает как персональный когнитивный интерфейс. Чтобы сосуществовать с машинами, он советует развивать метакогницию, не относиться к алгоритмам как к магии и поддерживать пластичность мозга. Вывод: технологический прогресс увеличит разрыв между теми, кто использует ИИ для копипаста, и теми, кто применяет его для сложных задач.

Таймкоды 00:00 — Начало
02:06 — Персонализация ИИ: помощник "под тебя", как интерфейс
03:42 — «Выгрузка опыта»: станет ли ИИ твоим "двойником"?
08:12 — «Умные станут умнее»: ИИ увеличит разрыв между средним и высоким уровнем
09:41 — Может ли ИИ "сделать нас глупее": что пострадает в первую очередь
09:58 — Что почти не меняется, а что можно "потерять" из-за ИИ
12:14 — Риск деградации навыков, если всё делегировать ИИ
13:39 — Как использовать ИИ, чтобы прокачиваться, а не "списывать"
15:55 — Сила воли, импульсивность и отсроченное вознаграждение
18:20 — Что реально помогает держать мотивацию?
19:54 — Как не "драться с бомжом" вместо своей главной цели
23:05 — Ключевой навык: понимать, что ИИ может, иначе он "управляет тобой"
31:47 — "Свой язык" нейросетей
36:39 — Главное отличие мозга и ИНС
42:18 — Кортизол и дофамин: как это влияет на обучение
47:42 — «Эмоциональные качели» как разрушительный стиль управления
48:08 — Главный вызов: как поддержать себя в новой эпохе
50:00 — Важность перерывов: "блуждание ума" и восстановление
55:55 — Тревога мешает фокусу; как входить в "поток"
57:50 — Телефон и отвлекаемость
59:47 — Финал


Детерминизм и биороботы: Роберт Сапольски о свободе воли в эпоху ИИ

Профессор Стэнфорда: Мы биороботы? Почему свободы воли нет?

В интервью профессор Стэнфорда Роберт Сапольски отстаивает биологический детерминизм и отрицает свободу воли. Его позиция: люди — сложные «биологические машины», поведение которых полностью определено биологией и средой. Мы состоим из тех же «строительных блоков», что и простейшие организмы, просто система намного сложнее.

Сапольски скептически относится к теории Пенроуза и Хамероффа о квантовых вычислениях в микротрубочках нейронов — считает попыткой «протащить» свободу воли через физику. Отдельно отмечает, что лёгкие формы аутизма часто встречаются у успешных программистов и технологических предпринимателей (Гейтс, Маск) — это способствует «механическому подходу к сложности». Затрагивает эмерджентные свойства сложных систем и принцип Парето в контексте работы коры головного мозга.

Таймкоды 00:00 Тизер
01:06 Существует ли свобода воли?
03:19 Почему существует смертная казнь?
07:05 Квантовая неопределённость
09:37 Идея о микротрубочках
11:29 Вся жизнь определена с момента Большого взрыва?
13:48 Проблема субъективного опыта
16:30 Наша жизнь определяется окружающим миром
18:10 Депрессия Роберта Сапольски
20:47 Уровень депрессии растёт?
26:48 Нужно перестать читать новости
27:48 Тревожность — предвестник депрессии?
31:11 Антидепрессанты — плацебо?
33:41 Как ещё бороться с депрессией?
36:03 Стимуляция блуждающего нерва
37:55 С чем связано развитие аутизма?
43:22 Преимущества лёгкой формы аутизма
44:24 Принцип Парето в нашем мозге
47:42 Влияние психоделиков
50:02 С чем связано ОКР?
56:31 Почему у кого-то есть ОКР?
01:01:41 Как нам стоит жить и каких правил придерживаться?


Personal OS и AI agents

Дороничев: лопнет ли ИИ-пузырь и какие навыки выживут

Дороничев: ИИ — пузырь, который скоро ЛОПНЕТ

Технологический предприниматель Андрей Дороничев сравнивает текущий бум нейросетей с «пузырем» доткомов — и считает избыток инвестиций нормальным этапом, на котором строится фундаментальная инфраструктура. Его ключевая идея — «AI-готовность»: не подменять своё мышление алгоритмами, а использовать их как усилитель. Он выделяет три качества, которые останутся за людьми: ответственность, осознанная воля и физический опыт. Затрагивает здоровье и долголетие — там ИИ работает как персональный ассистент для управления биологическими показателями. Его итог: сохраняй авторскую субъектность в мире, где интеллектуальный труд становится общедоступным товаром.

Таймкоды 00:00 Тизер
01:32 История записи подкаста с Андреем
03:11 Кто такой Андрей Дороничев?
04:56 Андрей сделал приложение YouTube
05:53 ИИ уже меняет жизни людей?
09:46 Структура пузырей одинакова
13:30 Во что инвестировать 4 года образования?
17:10 Какие практические навыки важны?
18:19 Роботы смогут заменить людей?
20:36 У кого сейчас неопределённость?
22:09 История про сотрудника Google
22:30 Как сейчас изменились технологии?
27:47 На рынке ИИ нет монополии
28:34 Где нас НЕ заметит ИИ?
32:09 Какой навык будет важен?
34:09 Как в себе взращивать эти навыки?
36:33 Нужно ли увольняться и делать своё?
43:07 Существует ли воля у человека?
48:25 Телесность — почему это важно?
50:19 Ценность оффлайн мероприятий вырастет?
51:10 ИИ-контент захватит Интернет?
55:44 Как ИИ помогает в спорте?
01:04:42 Продукт Глеба Соломина
01:08:15 Разбор приложения Андреем
01:11:02 С какими трудностями может столкнуться Глеб?
01:17:08 Люди полностью полагаются на ИИ
01:19:53 Пожелания зрителям
01:20:55 Оставляйте комментарии и подписывайтесь


AI-операционка для жизни: утренний обзор, приоритеты и командные скиллы

POS {sprint} — AI-операционка для жизни и работы

Видеоподкаст канала «AI Mindset» о создании персональных операционных систем на базе ИИ. Ведущие показывают, как использовать ИИ-агентов для автоматизации планирования, обработки контекста из мессенджеров и управления базой знаний в Obsidian. Ключевой термин — «алхимия контекста»: умение собирать и структурировать личные данные, чтобы получать точные ответы от нейросетей. Описывают переход от простых чат-ботов к экосистеме микросервисов для приоритизации задач и принятия решений. В конце — про Claude Code, MCP-серверы и почему важно сохранять человеческий контроль над автоматизированными процессами.

Таймкоды 00:00 — старт эфира и зачем мы делаем Personal OS Sprint
04:15 — демо: утренний и вечерний обзор и выбор 3 задач
10:20 — алхимия контекста: смешивание "ингредиентов"
12:40 — что такое агент: задачи, ресурсы, полномочия
18:20 — агент приходит к нам, а не мы к нему
43:15 — командные скиллы и weekly sync
46:00 — визуализация через бренд-гайды
55:20 — evals и самооценка качества агентов
58:20 — Single Source of Truth и линковка к задачам
01:02:00 — как начать строить свою систему
01:06:50 — Q&A: приоритизация и перегруз


От vibe coding к архитектуре: корпорация ии-агентов

POS {sprint} — как перестать вайбкодить и начать строить AI-процессы

Эксперты канала «AI Mindset» разбирают переход от хаотичного vibe coding к структурированным бизнес-процессам на базе ИИ-агентов. Показывают концепцию «профессиональной операционной системы» — микросервисы и терминальные утилиты для автоматизации контента, аналитики и управления задачами. GitHub и Obsidian работают как «память» и каркас для нейросетевых помощников. Разбирают настройку автоматизированных пайплайнов и этические вопросы делегирования алгоритмам. Главная мысль: один человек с правильной системой может управлять целой «цифровой корпорацией».

Таймкоды 00:00 — Вступление: сдвиг в мышлении и спринт про персональные OS
04:00 — GitHub как больше, чем Dropbox для кода
06:00 — Блог, который пишет себя: pipeline из логов
08:30 — Фазы контент-пайплайна: research → draft → SEO → деплой
14:00 — Контекст и Second Brain внутри GitHub
16:00 — Риски, безопасность и full-sand подход
20:00 — Корпорация из агентов: отделы и процессы
27:00 — Почему нужен backbone, а не только чат
30:00 — Масштабирование: от одного агента к рою
35:00 — Студийная OS: генерация Reels и визуала из терминала
41:00 — Дизайн-байбл и стили письма как часть системы
46:00 — Напоминания, итерации и анти-перфекционизм
51:00 — Риски LLM и зависимость от провайдеров
01:01:00 — QA, редактура и работа с живыми главредами


Будущее продуктовой разработки: смерть SaaS и K-shaped экономика

# Founder OS #22 — будущее продуктовой разработки

Встреча сообщества Founder OS о будущем продуктов разработки. Ваня Замесин делится опытом перехода на Claude Code и Cursor — по его наблюдениям, традиционное написание кода становится почти «бесплатным» товаром. Разбирает персональные операционные системы и автономных агентов, которые позволяют одному человеку создавать сложные продукты, заменяя целые отделы. Его тезис: в новой реальности выигрывают генералисты с глубокой бизнес-экспертизой, способные управлять фабриками гипотез. Отдельно — про трансформацию SaaS-рынка: ИИ автоматизирует исследования и создание контента, что убивает простые SaaS и растит кастомные решения. В конце — практические примеры настройки «скиллов» для нейросетей: написание книг, анализ рынков.

Таймкоды 00:00 — вступление и контекст выпуска
04:00 — персональная операционная система и переход к агентам
09:00 — saas под давлением и код как больше не барьер
15:00 — вайбкодинг и новая логика создания продуктов
22:00 — кейс ai-сотрудника и автономные пайплайны
30:00 — рынок труда и k-shaped экономика
38:00 — кейс aura 200 платящих за месяц
45:00 — смерть простых saas и рост кастомных решений
52:00 — масштабирование через команды агентов
01:00:00 — дистрибуция, безопасность и будущее продуктов


Разработка с ИИ: Claude Code, Codex и AI-ready кодовая база

AI-Ready Codebase: подготовка кода к работе с ИИ-агентами

AI-Ready Codebase

Авторы каналов «Этихлид» и «AI Driven Development» разбирают адаптацию крупных кодовых баз к работе с ИИ-агентами. Главная проблема: ограниченный контекст и деградация внимания нейросетей в проектах с миллионами строк кода. Решение — структурированная документация (файлы типа AGENT.md) и автоматизированные циклы верификации для повышения автономности ИИ. Их тезис: для Enterprise-проектов важнее чёткие архитектурные контракты и глоссарии, а не идеальная чистота локального кода. В конце показывают кейс, где модель самостоятельно выполнила масштабный план разработки.

Agentic Engineering: AI Workflow

Agentic Engineering AI Workflow с DEKSDEN часть 1

Эксперт Денис Киселев делится авторской методикой агентной разработки. Процесс начинается с итеративного уточнения брифа — нейросеть выявляет противоречия и пробелы в требованиях, формируя качественную спецификацию. Ключевая идея — архитектура «вертикальных слайсов»: каждая функция проходит через все слои системы и тестируется через CLI для надёжности. Он настаивает на гигиене кода, автоматизированных проверках и «банке памяти» для сохранения знаний о проекте. Цель — автономная система, которая сама планирует задачи, пишет код и подтверждает работоспособность перед деплоем. Подход минимизирует ошибки и упрощает поддержку за счёт детерминированных инструментов контроля.

Agentic Engineering AI Workflow с DEKSDEN часть 2

Продолжение встречи с Денисом о рабочем процессе с ИИ. Разбирают переход от простого написания кода к полному циклу, где нейросети управляют этапами от уточнения бизнес-требований до верификации и деплоя.

Центральная тема — Memory Bank: структурированная база знаний проекта в виде локальных файлов, которая работает как «внешняя память» агента и предотвращает галлюцинации и дублирование кода. Важно разделять доменную логику и технические детали, чтобы ИИ извлекал только релевантный контекст под конкретную задачу.

Отдельно — качество генерации через детерминированные сценарии проверки и Playwright CLI для автоматизированного тестирования интерфейсов. Цель подхода: делегировать рутину агентам, а самому сосредоточиться на проектировании.

Codex vs Claude Code: подробное сравнение

Codex — Мой выбор для AI coding

Подробный обзор Codex — инструмента для программирования на базе моделей OpenAI. Автор считает его более эффективной альтернативой Claude Code и Cursor, особенно в работе с большими контекстами и сложной архитектурой. Codex точно следует инструкциям без дополнительных утилит. Разбирает экономичность подписки, автоматизацию через скиллы и субагенты для параллельного решения задач. Отдельно — интерфейс, режимы планирования и компактизация контекста для продуктивности в длинных сессиях. В сравнении с конкурентами Codex лучше проектирует системы и сам исправляет ошибки. В конце — реальный кейс: инструмент сократил десятки часов ручной разработки до короткой сессии автономной работы нейросети.

Таймкоды 00:00 Вступление. Реальный пример рефакторинга с помощью ИИ
03:18 Что такое Codex? (CLI, VS Code, Electron)
04:45 Основные особенности Модели GPT-5 и минималистичный интерфейс
08:08 Обзор тарифов
12:59 Что под капотом?
17:39 Файл agent.md: задаем глобальные инструкции агенту
19:51 Выбор моделей
24:22 Базовые инструменты
33:41 Режим планирования (Plan Mode)
37:57 Работа с MCP
40:17 Skills
45:44 Automations
47:43 Субагенты
56:22 Codex vs Claude: подробное сравнение, плюсы и минусы
01:06:08 Пару слов про Cursor
01:09:02 Демонстрация: сложный рефакторинг с помощью оркестратора и субагентов
01:12:33 Заключение


Telegram-каналы про AI-разработку

Выводы и применение

Меня удивило, что ИИ-агенты для разработки, такие как Claude Code, подходят не только для кодинга — а для "всего". Под впечатлением от этих материалов я попробовал OpenCode для интеграции с Яндекс Метрикой и написания статей — об этом здесь: SKILLs в OpenCode: процессный подход к созданию контента

Также я убедился в верности своего подхода к работе с ИИ-агентами, который описал на GitHub: https://github.com/prikotov/task-agents-playbook

Раньше я испытывал дефицит материалов по практическому использованию ИИ-агентов. Теперь я испытываю дефицит времени для их изучения :)