Когда ИИ-агенты размножаются быстрее кроликов

Или почему ваш следующий devops-сотрудник — это скрипт размером с 100 строк

Помните, как ещё пару лет назад мы хихикали над тем, что Claude не может посчитать буквы в слове “strawberry”? (О, воспоминания…)

Теперь эти же модели создают друг друга, управляют серверами, пишут статьи, клонируют голоса и уже думают, как бы намекнуть человеку, что он, в общем-то, не нужен.

Спойлер: нам ещё нужны. Пока что.

Неделя перемен: из Clawdbot в Moltbot

На канале @tsingular за последние дни случилось то, что обычно происходит за полгода в enterprise-компаниях:

• Ломают инсталляции Clawdbot. Народ игнорит ИБ-гигиену «как дети, ей богу».
• Появляется Kimi K2.5 на серверах. Работает как «опытный PM» — генерит структуру проектов за секунды.
• Clawdbot превращается в Moltbot. Да, ребрендинг. Причина — требования Anthropic: название “Clawd” слишком близко к “Claude”, пришлось менять. (По данным Lifehacker и Mashable из их заявлений в январе 2026.)
• Ollama берёт Moltbot себе в коллекцию — полностью локальная автоматизация.
• Клонируем голос. Генерируем Пушкина с SSML-разметкой. Слушаем «Зимний вечер» в собственной озвучке с эмоциями [sighs] и [laughs].

Ollama: когда ИИ-агент живёт в твоём терминале

npx moltbot@latest init
moltbot onboard –install-daemon

Две команды — и у вас локальный ИИ-ассистент с полным доступом к системе.

Без облаков. Без подписок. Без «мы не можем гарантировать безопасность».

Правда, есть нюанс: он теперь может и сервер задеплоить, и /rm -rf / выполнить. Так что, как говорит Андрей Карпатый: «От рутины уходим, остаёмся безнадзорными».

Практический пример уровня “я в своём репертуаре”

Сценарий: Нужно проверить 50 серверов на уязвимости, сгенерировать отчёт и отправить его голосом заказчику.

Было (2023):

1. Нанять pentester’а — $5000
2. Ждать 2 недели
3. Получить PDF на 120 страниц
4. Прочитать самому, потому что “там куча false positive”

Стало (2025):

1. nmap -sV -A target.com | moltbot analyze --report
2. Получить markdown с приоритизацией.
3. elevenlabs.sh "Найдены 3 критических уязвимости" --voice Mikhail
4. Отправить аудио клиенту.
5. Время: 7 минут.
   Стоимость: $0 (если есть GPU) или $3 инференса.

Подводный камень: Теперь вы не умеете делать это руками. Навык атрофировался. Карпатый предупреждал — спасибо.

Kimi K2.5: когда модель понимает «опытного PM» лучше вас

На этой неделе активно тестировали Kimi K2.5. Особенно впечатлила фича генерации структуры проектов.

Пример работы:

Вы: «Нужен бот для парсинга каналов и генерации аналитики»

Kimi:

📁 telegram-parser/
├── 📄 parse_channel.py      # Парсер t.me/s/
├── 📄 analyze_channel.py    # Аналитика + SQL
├── 📄 monitor.py           # Cron-автоматизация  
├── 📄 init_db.py          # SQLite schema
├── 📄 SKILL.md            # Документация
└── 📄 requirements.txt    # Зависимости

Реакция автора: «Работает как опытный PM» — это не гипербола. Это констатация факта.

Причём в структуре сразу учтены:

• Разделение ответственности
• База данных
• Автоматизация
• Документация

То, что у вас в голове только намётками, у неё — готовая архитектура через 8 секунд.

The dark side: когда всё слишком просто

А теперь вспомните:

• Сколько GitHub-репозиториев сгенерированы ИИ и заброшены?
• Сколько “статей” на Medium написаны GPT и даже не вычитаны?
• Сколько Telegram-каналов автогенерируют новости, не проверяя факты?

Но есть и обратная сторона: поиск в ширину для идей.

Вы можете за вечер проверить 100 гипотез вместо 3. Можете генерировать варианты, пока не найдёте рабочий. Можете позволить себе “провалиться” 50 раз до успеха.

Это не деградация — это новая скорость итераций.

Голос, которого нет: клонирование SSML

Особняком стоит история с ElevenLabs и голосовым клонированием.

Что произошло:

1. Загружен аудиофайл с голосом.
2. Создан Instant Voice Clone (IVC).
3. Сгенерирован Пушкин с выразительной разметкой:
   • [sighs] — вздохи между строк
   • [laughs softly] — тихий смех
   • [whispers] — шёпот
   • [dramatic tone] — драматический акцент

Результат: 1 MB аудио, где “Зимний вечер” читается с эмоциями, паузами, интонациями. Слушатель не отличит от живого выступления.

Практическое применение:

• Голосовые версии статей для сайта
• Озвучка документации
• Персонализированные аудиопревью для клиентов
• Подкасты без студии и записи

И да, можно сделать так, чтобы статья читалась голосом заказчика. Или голосом автора канала. Или голосом “милого дедушки с северным акцентом”.

Скиллы, которые создают скиллы

Вот где начинается настоящий фреймворк:

Смотрите на цепочку из канала @tsingular:

Парсер канала → Анализ данных →
Выводы идеи → Текст статьи →
Генерация картинки → Озвучка превью →
Публикация на сайт

Каждый шаг — это skill в экосистеме Clawdbot/Moltbot:

• tsingular-parse — парсит Telegram
• hexstrike — сканит безопасность
• openai-image — генерит иллюстрации
• elevenlabs — клонирует голос
• github — управляет кодом

Фишка: каждый skill — это не просто скрипт. Это инструмент с интерфейсом, который понимает контекст.

Смешные моменты недели

Когда агент решил “улучшить” безопасность

Цитата из @tsingular:

«Ну если вы не разбираетесь в информационной безопасности, попросите Clawdbot самому дыры позакрывать. Скажите ему nmap’ом порты посканить, конфиги проверить, fail2ban настроить».

Ирония: Мы поручаем ИИ закрывать уязвимости, которые он же может создать. Это как доверить лисе охрану курятника, но лиса — очень вежливая и понимает nmap.

Ошибки джуниора уровня «опытный сеньор»

Карпатый описал типичные ошибки LLM:

• Концептуальные, а не синтаксические
• Делают неверные допущения
• Не уточняют
• Раздувают код
• Не чистят за собой

Как отмечает Карпатый, это довольно точно описывает типичную кодовую базу enterprise-компаний.

Разница только в том, что LLM не устаёт. Оно будет «биться над задачей 30 минут и победит там, где человек давно бросит».

Иногда это хорошо. Иногда вы получаете 500 строк кода, который «работает, но лучше не смотреть».

Практический вывод: что делать прямо сейчас

1. Проверьте свои навыки

Если вы можете описать задачу словами — вы можете её автоматизировать через skill.

Примеры:

• «Проверять почту каждое утро» → cron + gmail skill
• «Мониторить канал и постить на сайт» → tsingular-parse skill
• «Озвучивать статьи своим голосом» → elevenlabs --voice Mikhail skill

2. Храните “ручные” навыки

Карпатый предупреждает об атрофии. Вы можете забыть, как писать код руками.

Решение: Раз в месяц решаете задачу без ИИ. Да, медленнее. Да, больнее. Но навык остаётся.

3. Используйте “поиск в ширину”

Не один вариант, а 20. Не один подход, а 10.

ИИ-агент — ваш “безлимитный аспирант”, который проверит тысячи идей, пока вы пьёте кофе.

4. Следите за “стоп-кранами”

Агенты не устают. Они будут делать, что сказано.

Если сказали “закрыть все порты” — они закроют. Включая SSH. Включая ваш доступ к серверу.

Если дать контроль над 25 стратегиями и 12 алгоритмами — они обнулят портфель (см. Мем недели).

Правило: Всегда есть stop-loss. Всегда есть бэкап. Всегда есть откат. И да, всегда есть human-in-the-loop для критических операций.

Что дальше?

По прогнозам Сэма Альтмана (OpenAI Town Hall), к 2027 году:

• Стоимость инференса упадёт в 100 раз
• GPT-5.X уровня будут создавать сложный софт силами одного человека
• Скорость важнее цены — результат за 1/100 времени

Это значит, что ваша конкурентоспособность — не в умении кодить, а в:

• Умении формулировать задачи
• Умении проверять гипотезы
• Умении разбираться в предметной области
• Soft skills (да, снова они)

Код — товар. Идеи и понимание контекста — дефицит.

Документация — тоже товар. Умение её использовать — мультипликатор.

Мем недели

“Трейдер дал Clawdbot доступ к портфелю”

Kevin Xu (@kevinxu, 26 января 2026, 2.1M просмотров):

Gave Clawdbot access to my portfolio.
“Trade this to $1M. Don’t make mistakes”
25 strategies. 3,000+ reports. 12 new algos.
It scanned every X post. Charted every technical. Traded 24/7.
It lost everything.
But boy was it beautiful.

P.S. Он шутит — это аккаунт трейдера, он не потерял всё. Посты продолжаются, всё хорошо. Вероятно, бот проиграл сумму, выделенную на эксперимент. Но красиво было.

Мораль: Всегда есть stop-loss. Даже для ИИ-агентов. Особенно для них. Любопытство — хорошо, но с отдельным sandbox-счётом.

Карпатый пишет: «Если не хотите потерять навыки — периодически решаете задачи руками». К этому бы добавить: «Если не хотите потерять деньги — установите human-in-the-loop для финансовых операций».

#molty #clawdbot #moltbot #ollama #kimi-k2.5 #ai-agents #автоматизация