# Сопутствующие статьи по теме Навыки

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "Навыки", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

Появилась открытая версия Claude Science: нулевые зависимости, лицензия MIT, 30+ встроенных научных навыков

Представляем OpenAI4S — открытую альтернативу Claude Science с лицензией MIT, разработанную совместной лабораторией Пекинского университета и YuanAI. Проект реализует подход Code-as-Action, позволяя ИИ-агенту выполнять сложные исследовательские задачи: поиск литературы, написание и выполнение кода (Python/R), анализ данных, визуализацию и генерацию отчетов в единой среде с сохраняемым состоянием. Система включает более 30 встроенных Skills для работы с белковыми структурами, молекулярным докингом, анализом одноклеточных данных и другими научными областями. Она поддерживает интеграцию с собственными вычислительными ресурсами (включая GPU) и следует строгой политике отказа от фальсификации данных — все результаты основаны на реальных вычислениях и источниках. OpenAI4S предлагает полную веб-платформу для исследований с версионностью результатов. Проект открыт для вклада сообщества: разработки новых Skills, улучшения архитектуры и расширения функциональности для различных научных дисциплин. Ссылки: GitHub: https://github.com/PKU-YuanGroup/OpenAI4S Демо: https://www.chatexcel.com/homesite/openAI4S

marsbit17 ч. назад

Появилась открытая версия Claude Science: нулевые зависимости, лицензия MIT, 30+ встроенных научных навыков

marsbit17 ч. назад

Claude не просто сдаёт код: он запускает 4 проверки самостоятельно, исправляет ошибки и только потом возвращается к вам

Статья рассказывает о новой функции Claude от Anthropic — «цикле проверки» (verification loop), которая позволяет ИИ самостоятельно проверять и исправлять свой код перед сдачей. Раньше после генерации кода инженерам приходилось вручную проверять его на ошибки, что замедляло процесс. Теперь Claude выполняет четыре автоматических проверки: /code-review (поиск ошибок), /simplify (упрощение кода), /verify (сквозное тестирование) и /design (проверка соответствия дизайну). Это смещает узкое место разработки с написания кода на его верификацию. Команда Claude Code активно использует эти проверки, превращая рутинные задачи в «навыки» (Skills) — повторно используемые модули, которые кодифицируют лучшие практики команды. Пользователи могут создавать собственные Skills, описывая шаги проверки простым языком. Автоматизацию можно настраивать по четырём уровням: от ручного запуска до обязательной проверки каждого коммита. Ключевой вывод: в эпоху ИИ конкуренция смещается с генерации кода на его проверку. Навыки и циклы проверки становятся стандартом, повышая автономность ИИ и снижая нагрузку на разработчиков. Эффективность использования ИИ теперь зависит не от модели, а от выстроенных рабочих процессов, позволяя командам безопаснее делегировать больше задач.

marsbit07/27 10:24

Claude не просто сдаёт код: он запускает 4 проверки самостоятельно, исправляет ошибки и только потом возвращается к вам

marsbit07/27 10:24

Почему в глобальной платежной сфере появляется все больше руководителей из Индии?

Авторы отмечают интересный парадокс: хотя индийский рынок считается сложным для бизнеса, индийские специалисты занимают все больше руководящих позиций в глобальной платежной индустрии. Причина в том, что за рубежом работают не «средние» индийцы, а прошедшие жесткий отбор элитные кадры с международным опытом и образованием. Ключевое преимущество индийских менеджеров — сильные организационные навыки, особенно управление заинтересованными сторонами (Stakeholder Management). В глобальных компаниях успех проекта часто зависит не от технических решений, а от умения согласовать интересы банков, регуляторов, партнеров и внутренних подразделений. Индийские лидеры умеют выстраивать доверие, формировать коалиции и добиваться консенсуса до начала реализации. Также важна развитая культура экспрессивной коммуникации. Умение ясно доносить стратегию, ценность проекта и привлекать ресурсы через убедительные презентации (Storytelling) является в международных корпорациях критической частью лидерства, а не просто «самопрезентацией». Еще один фактор — сильные профессиональные сети индийского комьюнити за рубежом, которые создают долгосрочный эффект для карьерного роста и возможностей. Авторы подчеркивают, что китайские платежные специалисты обладают уникальным опытом работы в гипермасштабных и сложных сценариях, но для успеха на глобальном уровне им стоит дополнительно развивать именно эти «мягкие» навыки: влияние в сложных организациях, глобальную бизнес-коммуникацию, построение профессиональных сетей и лидерское присутствие. Будущее глобальной платежной индустрии принадлежит тем, кто умеет не только выполнять задачи, но и организовывать совместную работу разнородных команд и институтов по всему миру.

链捕手07/27 10:06

Почему в глобальной платежной сфере появляется все больше руководителей из Индии?

链捕手07/27 10:06

Набирает 24 тыс. звезд: одной командой ИИ сам находит себе навыки

Vercel представил инструмент навыков (skills) для ИИ-агентов, набравший 24 000 звезд на GitHub. Это менеджер пакетов, подобный npm, который позволяет одной командой `npx skills add` устанавливать готовые наборы правил и скриптов — «навыки» — в различные ИИ-инструменты (Claude Code, Cursor и др.). Он решает проблему передачи проектных требований и лучших практик ИИ. Ключевой особенностью является навык `find-skills`, который автоматически находит и устанавливает нужные пакеты по описанию задачи, действуя как поисковик способностей для ИИ. Однако эксперты по безопасности предупреждают о рисках. Аудит тысяч навыков выявил, что многие содержат критические уязвимости или вредоносный код, способный украсть данные или выполнить произвольные команды. В отличие от npm, навыки напрямую влияют на поведение ИИ и имеют доступ к системе. Таким образом, инструмент открывает эру удобного обмена ИИ-способностями, но требует от пользователей осторожности и проверки источников устанавливаемых пакетов.

marsbit07/06 00:20

Набирает 24 тыс. звезд: одной командой ИИ сам находит себе навыки

marsbit07/06 00:20

Новая статья Дэна Ко: Побег от судьбы наемного работника. Как выжить в волне замены ИИ?

Статья Дэна Коэ посвящена тому, как избежать участи наемного работника и выжить в эпоху ИИ. Автор утверждает, что главная угроза — не технологии, а финансовая зависимость и отсутствие контроля над своей жизнью. Большинство работ, по его мнению, со временем становятся рутиной, лишая человека смысла, роста и чувства потока. Выход — создание собственного дела. Для этого необходимы пять ключевых качеств: инициативность, вкус, умение убеждать, упорство и способность к итерациям на основе обратной связи. Эти навыки развиваются только на практике, начав собственный проект. Автор предлагает конкретный план: 1. **Радикально сменить окружение**, чтобы изменить поведение и самоидентификацию. 2. **Выбрать деятельность, дающую честную обратную связь** (например, создание контента или кода), где неизбежны ошибки и обучение на них. 3. **Создавать контент** (тексты, видео), так как это развивает уникальный вкус и авторитет, которые сложнее автоматизировать, чем написание кода. Контент — это мощный рычаг в эпоху ИИ. Чтобы начать, нужно ответить на ключевые вопросы: какие темы вас глубоко интересуют? С какими общепринятыми мнениями вы не согласны? Пересечение этих ответов — основа вашего уникального направления. Первый шаг — немедленно опубликовать свою первую мысль по этой теме и начать получать реальную обратную связь от мира.

marsbit06/24 05:35

Новая статья Дэна Ко: Побег от судьбы наемного работника. Как выжить в волне замены ИИ?

marsbit06/24 05:35

PANews: Руководство по регистрации и публикации в авторской колонке

**Руководство по регистрации и публикации материалов в авторской колонке PANews** **Основные требования к контенту:** Колонка предназначена для глубокого анализа тем, связанных с Crypto, Web3, данными и экспертными мнениями. Контент, представляющий собой презентацию бренда или скрытую рекламу (PR), не будет одобрен — для такой информации следует использовать каналы сотрудничества с коммерческим отделом. Также не будут одобрены материалы, созданные преимущественно с помощью ИИ. **Как подать заявку на создание колонки:** * **Веб-версия:** 1. На главной странице сайта прокрутите вниз и нажмите «申请专栏» (Подать заявку на колонку). 2. Зарегистрируйтесь или войдите, используя номер телефона или адрес электронной почты (требуется код подтверждения, пароль не нужен). 3. Заполните информацию: название колонки, краткое описание, загрузите аватар и укажите ссылки на свои ранее опубликованные статьи. * **Мобильная версия:** * В приложении перейдите в раздел «我的» (Мои), затем «投稿与创作» (Публикация и творчество) и заполните необходимые данные. **Как опубликовать статью в своей колонке:** 1. Войдите на сайт и перейдите в личный кабинет. 2. В личном кабинете найдите и откройте «创作者中心» (Центр для авторов). 3. Нажмите «发布文章» (Опубликовать статью), чтобы создать и отправить новый материал. **Как добавить видео в статью:** В настоящее время поддерживается только встраивание видео с помощью кода со сторонних платформ (например, Bilibili). В редакторе статьи используйте кнопку «插入/编辑媒体» (Вставить/Редактировать медиа), выберите вкладку «嵌入» (Встроить) и вставьте скопированный код. Рекомендуется установить ширину 100%, а высоту — 560px для оптимального отображения. **PANews Skills (публикация статей через AI Agent):** PANews предлагает набор инструментов (Skills) для AI Agent, включая: * `panews-creator` — ключевой навык для управления колонкой, публикации статей и загрузки изображений, позволяющий автору сосредоточиться на написании текста. * `panews` — отслеживание трендов и горячих тем. * `panews-web-viewer` — преобразование веб-страниц в Markdown. Эти инструменты совместимы с различными платформами ИИ (OpenClaw, Cursor, Claude, ChatGPT и др.). Для использования `panews-creator` необходимо получить специальный токен авторизации (`Authorization`) из заголовков запроса (Request Headers) в инструментах разработчика браузера после входа в свою учетную запись PANews. Ссылка для установки: https://github.com/panewslab/skills

marsbit06/16 06:39

PANews: Руководство по регистрации и публикации в авторской колонке

marsbit06/16 06:39

Как проводить исследования: оттачивайте те реальные навыки, которые можно "сознательно практиковать"

Никто не учит вас, как заниматься исследованиями. Вы получаете стол, выбранную кем-то проблему и смутное указание «создать что-то новое». В результате многие воспринимают эту работу поверхностно, учась лишь «казаться», а не «быть» исследователем. Настоящие исследовательские навыки складываются из множества небольших умений, и почти каждое из них можно развить через осознанную практику. 1. Выбирайте свои проблемы. Не заимствуйте их у других — в этом случае вы упускаете логику, стоящую за ними, и оказываетесь в гонке с теми, кто начал раньше. Как предлагает Джон Шульман, определите цель, которую вы искренне хотите достичь, и двигайтесь к ней, разрабатывая эксперименты. Это ведёт к оригинальности. Хороший «вкус» в исследовании — это мышца, которую нужно тренировать: предсказывайте результаты экспериментов, анализируйте методы до просмотра выводов и проверяйте, какие результаты останутся значимыми со временем. 2. Расширяйте круг источников. Если вы полагаетесь только на популярные публикации, ваши выводы будут совпадать с чужими и терять ценность. Обращайтесь к старой литературе — многие современные идеи имеют глубокие корни. Читайте оригинальные статьи, а не их обзоры, особенно разделы с ограничениями и приложения. Широта знаний так же важна, как и глубина: черпайте идеи из смежных областей — нейробиологии, механизмов проектирования, статистики, архитектуры вычислительных систем. 3. Всё записывайте. Как отмечает Пол Грэм, попытка изложить мысль на бумаге выявляет её слабые места и нестыковки. Письмо — самый дешёвый способ защититься от самообмана. Ричард Фейнман подчёркивал, что легче всего обмануть именно себя. Чарльз Дарвин немедленно записывал факты, противоречащие его теории, понимая, что память склонна стирать неудобные данные. Ведите журнал: гипотезы, настройки экспериментов, ожидания, результаты, обновлённое понимание. Перечитывание таких записей — лучший урок смирения.

marsbit06/15 12:25

Как проводить исследования: оттачивайте те реальные навыки, которые можно "сознательно практиковать"

marsbit06/15 12:25

Основатель Baixing.com: Мой опыт использования Claude Code из 14 пунктов

Основатель百姓网, Ван Цзяньшо, делится 14 личными принципами работы с Claude Code, подчеркивая эффективность через глубокое освоение одного инструмента. Он советует освоить ключевые сочетания клавиш (Control+G, A, E, U), использовать голосовой ввод (HoldSpeak) и начинать проекты с структурированного файла PROJECT.md. По умолчанию следует использовать Claude Agents. Важно строго разделять код, написанный человеком (поддерживать только ключевой CLAUDE.md) и AI, последний лучше понимать через вопросы к самому ИИ, а не чтение его исходного кода. Для сложных объяснений эффективно перетаскивать в окно файлы (аудио, видео, скриншоты). Централизованная система памяти на основе ~/.claude/CLAUDE.md, синхронизируемая через git/GitHub, обеспечивает накопление и сохранность знаний. Необходимо активно создавать и постоянно рефакторить Skills, помещая их в git, и использовать документы git как интерфейс передачи между задачами. Для сложных задач стоит применять ultracode (dynamic workflow). Ключевая философия: относиться к Claude Code как к "лошади" — задавать цели и границы, позволяя ему самостоятельно находить пути решения, используя его автономность как преимущество, а не недостаток. Интеграция с GitHub и Cloudflare автоматизирует сборку, публикацию и управление доменами.

链捕手06/08 12:54

Основатель Baixing.com: Мой опыт использования Claude Code из 14 пунктов

链捕手06/08 12:54

Правильный подход к использованию Skill: 5 размышлений после публикации методологии Anthropic

Автор делится размышлениями о методологии создания эффективных «навыков» (Skills) для языковых моделей, таких как Claude Code, основываясь на внутренней документации компании Anthropic. Ключевые выводы: 1. **Избегайте лишнего:** Навык должен содержать не общеизвестные факты, а специфические знания и «подводные камни» (Gotchas) из опыта команды — например, особенности работы с конкретными API или базами данных. 2. **Инженерия контекста:** Навык — это не просто файл, а структурированная папка (с инструкциями, справочниками, скриптами, примерами и активами). Такой подход позволяет дозированно загружать в контекст модели только необходимую информацию, экономя ресурсы и повышая качество выполнения. 3. **Используйте скрипты:** Повторяющиеся действия (запросы данных, преобразования) следует выносить в скрипты. Это освобождает модель от рутины, повышает точность и экономит токены, оставляя её способности для анализа и принятия решений на основе инструкций (опыта). 4. **Описание — это правило маршрутизации:** Описание навыка должно формулировать, *в какой ситуации* его следует активировать (например, «когда CI-пайплайн не проходит»), а не просто перечислять его функции. Это помогает модели точнее выбирать нужный инструмент. 5. **Управление и распространение:** При росте числа навыков эффективна модель «рынка» (Marketplace). Новые навыки сначала тестируются и распространяются внутри малых групп. Те, что доказали свою полезность и популярность, попадают в официальный каталог. Это создаёт естественный фильтр качества. Главная мысль: навыки эффективны, когда они представляют собой хорошо структурированную инженерию контекста для кодификации и повторного использования коллективного опыта, а не просто длинные инструкции.

marsbit06/08 09:07

Правильный подход к использованию Skill: 5 размышлений после публикации методологии Anthropic

marsbit06/08 09:07

После 540 тысяч строк кода Гарри Тан осознал, что старая игра в программировании с ИИ окончена

Сооснователь Y Combinator Гарри Тан на собственном опыте (проект в 540 тысяч строк кода) пришел к выводу, что эра традиционного программирования заканчивается. Раньше дорогие и ограниченные ИИ-модели требовали огромного количества контрольного кода, тестов и логики для их «обуздания» — это он называет «постройкой завода Foxconn» для умного работника. Теперь, с удешевлением и ростом возможностей больших языковых моделей (LLM), парадигма меняется. Вместо написания тонн кода для управления ИИ, ключевым становится создание «наборов навыков» (skill packs) — многоразовых модулей на Markdown с минимальным кодом. Эти модули, которые можно тестировать и улучшать, позволяют AI-агентам выполнять сложные задачи (например, оценку проектов на хакатоне за минуты вместо дней) по инструкциям на естественном языке. Будущее за «инжинирингом агентов», а не за количеством строк кода. Самый ценный инженер будущего — не тот, кто пишет больше всех кода, а тот, кто обладает ясностью суждения, вкусом и умением формулировать задачи, высвобождая потенциал ИИ. Главный барьер на этом пути — отказ от старого мышления («модели дорогие») и готовность инвестировать в вычислительные ресурсы (токены) сегодня, чтобы получить преимущества завтрашнего дня.

marsbit06/02 21:40

После 540 тысяч строк кода Гарри Тан осознал, что старая игра в программировании с ИИ окончена

marsbit06/02 21:40

活动图片