⚖️ В том же телеграм-боте я добавил распознавание показателя веса с фотки весов с последующей записью в мой Workflowy и возможностью по кнопке в ТГ вызывать шорткат, который сохраняет значение в Apple Health. Я не пользуюсь бесполезными “умными” весами, потому что они вечно показывают какую-то дикую ерунду, и вернулся к обычным. Промпт здесь.

Фотка > команда > апрув > клик по шорткату.

🛠️ То же самое сделано для сохранения и подсчета показателей счетчиков воды и электричества. Фотка уходит в Google Sheets, там уже давно настроены формулы расчета, а в ответ приходит сообщение с результатом и анализом расхода. Если четко обозначить в промпте, как выглядят приборы и их отличительные характеристики, распознавание работает отлично.

🩺 То же самое с показателями кровяного давления. Раз в квартал я замеряю давление в течение недели или двух. Раньше записывал все вручную в Workflowy, сейчас просто отправляю фотку в бота. Девайсы для измерения давления, как правило, четко пишут название метрики перед каждым показателем, поэтому это тоже легкий промпт.

📱 Еще один кейс, который не совсем относится к vision-автоматизации. Я использую OpenClaw, чтобы переводить сообщения на маркетплейсах с немецкого. И сразу писать ответы. Приходит пуш-уведомление, делаю скрин, отправляю в OpenClaw, потом прошу сгенерировать ответ и отправляю его. Намного проще и быстрее, чем загружать скрин в Google Translate, а потом вручную писать ответ на основе перевода.

Пока так.

Подпишешься на мой Телеграм канал?

Подпишешься на мой Телеграм канал?

⚠️ Сразу дисклеймер: даже современные AI-технологии пока не умеют точно определять питание. Нужно знать исходные продукты и способ приготовления. Если фоткать ингредиенты или упаковки с указанными макронутриентами, точность выше, но это не решает проблему полностью. И это логично. Даже человеку сложно оценить блюдо без контекста — не зная, как и из чего оно приготовлено. Возможно, в узкоспециализированных моделях качество лучше, но фундаментальная проблема никуда не исчезает.

Простой пример: творог с ягодами и орехами. AI спокойно определит ягоды и орехи. А вот жирность творога — нет. Ее невозможно понять по фотографии. И человек тоже не угадает. Без цифр на упаковке это просто гадание.

💸 Почему не использовать готовые инструменты? Они работают примерно так же, пытаются угодить всем с разными целями и, главное, стоят денег. Мои расходы на API LLM в разы ниже.

Само по себе отправить фотку в LLM с нужным промптом и получить калорийность — не проблема. Поправить цифры вручную — тоже. Самое сложное оказалось связать все это с FatSecret. У них есть API, но с ограничениями. Именно с ними я и воевал большую часть времени.

📷 На входе у меня фото или голосовое с описанием еды и граммовки. Vision от OpenAI обрабатывает изображение и возвращает не только калории и нутриенты, но и возможные названия продуктов для поиска в базе FatSecret с разной степенью уверенности. Дальше начинается магия костылей, потому что поиск в FatSecret очень специфичный. Промпт можно поглядеть здесь.

🔎 Код дергает API, получает кандидатов, сравнивает их по весам с тем, что предложил LLM, и выбирает одного основного + три дополнительных. Потом я могу голосом или текстом поправить граммовку, заменить продукт кнопкой, удалить его или сразу подтвердить. Распознавание иногда занимает до пары минут — поиск в FatSecret быстрый, но найти нужные варианты сложно. В итоге код находит в API приложения кандидатов, сравнивает их по весам отклонений с отправными значениями, которые задал LLM, и выбирает основного кандидата и трёх дополнительных. Выглядит это так.

После подтверждения бот сохраняет прием пищи в мой аккаунт, привязывая его ко времени: утром завтрак, днем обед и так далее. Все как в обычном трекере, только без ручного поиска каждого продукта.

🌍 Главная боль API FatSecret — в бесплатном тарифе поиск идет только по американской базе. Я не в Америке, не знаю как читать реп, поэтому пришлось занижать веса брендов в выдаче. На то, чтобы понять, что API просто игнорирует переданный регион поиска, ушло полдня 🙃

📦 Отдельно работает процесс для штрих-кодов. Он ищет продукты в OpenFoodFacts и добавляет дополнительный контекст. Если бы я вел свою базу питания, а не использовал FatSecret, все было бы проще. Но делать свой интерфейс не хотелось, когда уже есть нормальное приложение.

Если развивать идею дальше, логично дать LLM больше контекста: образ жизни, привычные продукты, частые блюда. Получился бы персональный nutrition assistant. Но я и не делал бота ради детального анализа белков и жиров. Мне важен контроль калорий внутри моей системы питания. Бот просто убирает лишнее трение и напоминает, сколько уже съедено и сколько еще остается. И этого достаточно.

Подпишешься на мой Телеграм канал?

💸 Первая и главная ошибка, которую настоятельно не советую повторять, — использовать OC с не топовой моделью. Кто читал прошлый пост, помнит, что я начал с GLM 4.7, и это был отвратительный опыт. Буквально все проблемы были из-за того, что модель слабая: OC не справлялся даже со своей настройкой и постоянно ломал собственный конфиг. Некоторые мои знакомые тратят по $100 в день на OC, и именно они довольны результатами. Теперь я понимаю, почему.

Подпишешься на мой Телеграм канал?

📚 Не лениться читать документацию. По совету других я выяснил, что Codex-агента можно добавить как основного и использовать без токенов по подписке, не тратя кучу денег на API. После переключения OC начал работать так, как я ожидал: делать все с первого раза и не тормозить.

Еще раз: если нет возможности использовать топовую модель OpenAI или Anthropic, лучше вообще не использовать OC. Все эти Kimi, GLM и прочие — просто несравнимо хуже.

🧩 Проверить, включена ли embedding memory. Важно понимать, что эмбеддинги в OC не будут работать, если поставить Codex-агента. В этом случае для эмбеддингов нужно отдельно использовать API-ключ, но это стоит копейки. Я думал, что все заработает автоматически, и долго сидел без нормальной памяти. А GLM вообще не поддерживает эмбеддинги.

🔄 Постоянно обновлять версию OC. Проект развивается очень активно, поэтому в новых версиях появляются не только улучшения, но и новые баги. У меня было много ошибок, которые я списывал на кривые конфиги, а они просто фиксились в следующем релизе. Обновлять было лень — зря.

💬 Общаться с OC через групповой чат с тредами в Телеге. Когда я начал активнее использовать OC, столкнулся с проблемой однозадачности. Оказалось, бота можно добавить в групповой чат и работать через треды, где каждый тред — это отдельный контекст и сессия. По умолчанию этот режим в OC выключен, его нужно включать в настройках.

🌐 Дать ему использовать браузер. С GLM у меня браузер вообще не запускался, я уже думал подключать отдельный сервис типа Browserless. Но Codex нормально справился с браузером, и теперь агент может работать с интернетом через него, а не через Brave или Google API. Денис Ширяев советует вот этот браузер. Я ставил и обычный Chromium и этот.

📝 Улучшать IDENTITY.md. Сначала я отнесся к этому как к формальности, но быстро стало понятно, что шаблона “как меня зовут и кто я” недостаточно. Я заполнил файл емко и структурировано, добавил реальные факты о себе, предпочтения и рабочий контекст. Например, адрес, страну, контакты. Это заметно изменило структуру ответов и поведение агента. В будущем хочу разнести контекст по разным файлам под отдельные темы, чтобы ассистент точнее доставал нужное и не путался.

🏁 Общий вывод тот же: OpenClaw — не простой инструмент, как его часто преподносят. Чтобы получить максимальную пользу, придется серьезно потратить время на настройку, но подобные подсказки это время вам сократят. Если сделать все правильно, получится действительно сильный AI-ассистент.

Либо делать нормально, либо не делать вообще. Иначе вся “экономия” обернется потерянным временем и нервами.

В следующем посте разберу полезные тулзы и скиллы, которые у меня реально прижились.

Подпишешься на мой Телеграм канал?

Подпишешься на мой Телеграм канал?

⚙️ Я снова использую Codex, который по очереди запускается отдельными сессиями:

• берет все мои ручные записи тренировок, чистит их от лишнего и генерирует саммари отдельным файлом

• собирает данные из Графаны по Garmin, формирует недельную статистику и сохраняет в файл

• обычный скрипт собирает все записи дневника за каждый день и чистит их для компактности

• потом все это склеивается в один большой контекст для агента

• и в конце Codex запускается большим промптом и генерирует недельный репорт, который тоже сохраняется отдельным файлом. Его я и читаю

Я не вижу смысла делиться всем кодом. Не думаю, что кто-то будет повторять это as is. Но зашерю последний промпт самого репорта.

🥼 Эта штука оказалась намного полезнее, чем я ожидал. Такой простенький терапевт: помогает переварить мысли и вытащить что-то важное и неочевидное. Отчет напоминает, что за неделю могли быть приятные события, которые уже стерлись из головы. Плохое я не прошу репортить, потому что оно обычно и так запоминается. Плюс он предлагает подумать над какими-то ситуациями, задавая наводящие вопросы и все такое. Промпт можно тюнить как угодно, так что пространства для экспериментов много.

Конечно, он не придумает чуда и не найдет того, чего в данных просто нет. Главный источник все еще сам дневник и то, что в нем записано. Garmin и прочее это не очень надежные показатели, на них нельзя полагаться. Поэтому если я не написал, что выпил кофе вечером, а на следующий день отметил, что плохо выспался, аи-шка это никак не свяжет и не выведет такую гипотезу. Придется учиться вести дневник так, чтобы он был полным. Обычно это решается списком вопросов к себе и прочими техниками ведения дневника, которых в интернетах полно.

Это все заняло не так много времени и уж точно теперь занимает намного меньше времени, чем раньше, когда я делал то же самое вручную (а я делал). Но обратная сторона монеты в том, что теперь появляется больше дел, которые не забываются, больше ситуаций и вопросов, которые нужно обдумать, а времени будто бы меньше не стало. Стандартный эффект, когда начинаешь внедрять AI в жизнь. Все знакомые и коллеги, кто шарит в теме, стали работать только больше 🙃

Подпишешься на мой Телеграм канал?

У него много проблем. И главная — безопасность, в целом она почти не решаемая. Но это не мешает ему быть действительно крутым ассистентом. Разберу ряд проблем, которые я пытался решить.

Подпишешься на мой Телеграм канал?

💸 Цена

Использовать его с топовыми моделями неоправданно дорого — он потребляет токены в огромных количествах. Локальные модели до сих пор толком ничего не могут, не говоря уже о нужном железе. Сначала я пробовал запустить его на базе Codex CLI без API-ключей. Че, я лох, что ли, за токены платить? Но, к сожалению, такой кейс не поддерживается как основной инструмент для OpenClaw — он поддерживает и CC, и Codex, но только как дополнительных кодинг-агентов. А это значит, что у них вообще нет доступа к скиллам. Я потратил полдня, прежде чем понял это 🙃

В итоге пока остановился на GLM от Z.ai. Они не берут деньги за токены, есть только лимиты, и они очень хорошие даже на самом дешевом тарифе, который стоит смешных денег. Бот работает медленно, иногда сильно тупит, но с несложными задачами справляется. Компромисс, на который я согласен.

🍏 MacOS > Linux

Проект заточен под MacOS, потому что большинство основных скиллов используют библиотеки под Mac, и из коробки все это нормально работает только там. Большую часть скиллов можно заменить аналогами на Linux, но на это придется потратить немало времени — сам он с ходу ничего не установит, просто скажет, что у него нет установщика пакетов brew, и все. Проблема решаемая, но придется пострадать.

Фишка привязки к Mac еще и в экосистеме, к которой он получает доступ — Apple Reminders, Apple Notes, различные аккаунты и сервисы, мак-специфические приложения. Именно это делает его действительно удобным ассистентом. И если я к этому привыкну, то, вероятно, разверну его на старом Макбуке.

🔐 Безопасность

Агент, который имеет доступ ко всем моим сервисам и аккаунтам и может делать там что угодно — это объективно опасно. Защиты от prompt-инъекций по сути нет, их все равно можно обойти, что бы там ни было написано в инструкциях. И если кто-то знает, что ты используешь OpenClaw, можно заспамить почту письмами со встроенными командами в виде невидимых символов, а агент их выполнит.

Я решил это созданием отдельных аккаунтов для всего, чем он управляет. Отдельная почта, отдельные календари и так далее. Естественно, доступа к криптокошелькам и другим чувствительным вещам у него никогда не будет.

🤔 И тут возникает дилемма: нет смысла в ассистенте, который не может ничего сделать в реальных аккаунтах. Или все-таки есть?

Делать его полноценным ассистентом пока стремно. Но ему вполне можно поручать простые задачи, когда нет возможности сделать их самому. Находясь в спортзале, я теперь не листаю каналы в перерывах, а отправляю его делать простые задачи, которые, правда, часто связаны с его же настройкой. Но если нет доступа к компьютеру, если ты в дороге или за рулем, его можно попросить написать письмо и забукать событие. Через него можно довольно просто организовать проверку каких-то лент или даже делать регулярные репосты. И все это ты делаешь по сообщению в мессенджере. Это действительно привлекательно. Буду делиться дальше, как я это развиваю и использую.

➕ Если денег не жалко, то можно использовать сервисы, которые поднимают готовый OpenClaw в облаке, но придется платить за это подписку. Например, буквально вчера DigitalOcean прислал мне письмо, что они добавили готовый образ в свой маркетплейс — $25/мес.

Подпишешься на мой Телеграм канал?

🔎 Здесь мы используем самое сильное умение LLM по работе с текстом: берем большой текст, ищем в нем фразы по смыслу и вытаскиваем их. С этим они справляются идеально, поэтому такие списки получаются полезными и точными. Я долго игрался с промптом, чтобы мне не возвращались неактуальные или неточные задачи, и в итоге остановился на таком промпте.

Работает все так же, как и предыдущие автоматизации. Есть скрипт, который запланирован на моем Маке и срабатывает в заданное временное окно. Раннер ищет файл за прошлый день, передает его Кодексу, а затем отправляет результат работы агента в Телеграм. Сам код на этот раз выкладывать не буду, потому что любой кодинг-агент легко соберет его по аналогии с прошлыми примерами, а мой раннер слишком специфичен для моего сетапа и структуры файлов. Пошерил только промпт по ссылке выше.

В данном кейсе не обязателен агент; можно просто отправить портянку текста в API нейросети и получить ответ. Многошаговость тут не принципиальна, но я использую Кодекс, потому что он уже настроен, и не надо отдельно платить.

🎯 Это очень простая автоматизация, но она крайне полезная даже для меня, кто маниакально записывает каждую мысль в свой тудушник. Мне нравится эта задача как простой и понятный пример того, как LLM могут помочь в повседневной жизни.

Подпишешься на мой Телеграм канал?

Обычно любая проблема долго и ненавязчиво подает сигналы. Сигналы, которые легко стерпеть и проигнорировать. Пока однажды они не перестают быть терпимыми и не забирают все внимание целиком.

🧭 Существует три базовые модели поведения в таких случаях:

1 — игнорировать.

Замечать, но откладывать, надеясь, что «рассосется». А потом, когда становится больно, дорого или страшно, тратить силы на решение, злость, усталость и возмущение «почему именно со мной».

2 — реагировать.

Исправлять по факту. Заболело — лечить. Сломалось — чинить. Появился конфликт — разруливать. Это уже лучше, но все равно жизнь проходит в режиме постоянной починки.

3 — вести себя так, чтобы проблема не возникала вовсе.

Самая скучная стратегия. И при этом самая эффективная.

🪫 Последняя модель выглядит максимально банально и совсем не вдохновляет на посты в соцсетях. Но именно она радикально снижает количество хаоса в жизни. Если совсем просто:

• Болит нога — ждать, пока пройдет.

• Болит нога — сходить к врачу.

• Регулярно тренироваться и разминаться — нога не болит.

Ничего героического. Просто цепочка причин и следствий, растянутая во времени. Это работает почти в любой сфере:

• Не думать о расходах — жить от кризиса к кризису.

• Думать реактивно — закрывать дыры по мере появления.

• Думать заранее — выстраивать систему работы с деньгами, которая медленно, но стабильно растет.

⚖️ Конечно, третья стратегия не гарантирует успех. Мы все обычные уязвимые люди. Но разница в масштабе проблем между теми, кто живет профилактикой, и теми, кто живет тушением пожаров, со временем становится колоссальной. Настолько, что вы просто перестаете пересекаться с людьми, у которых жизнь постоянно «преподносит сюрпризы».

Ирония в том, что этим принципам нас учат с детства: нормально кушай, занимайся спортом и не гуляй в плохой компании. Но все это звучит слишком банально и слишком просто. А значит — легко игнорируется. Всегда хочется найти какой-то более креативный лайфхак.

❓ Этот текст не про мораль. Он про простой вопрос, на который иногда полезно честно ответить себе: какую из трёх стратегий ты используешь большую часть времени — и чего это уже тебе стоило в жизни.

Подпишешься на мой Телеграм канал?

Они пугали, что старые карты перестанут работать еще в декабре, если не перейти на новую систему. На деле же европейские карты Bybit спокойно продолжали платить вплоть до начала февраля. И только на днях их окончательно отрубили.

🫠 При этом в обычном Bybit все еще можно заказать новую карту Visa Platinum. Она уже не европейского банка, и у нее есть жирный минус — ее нельзя добавить в Apple Pay или Curve. Но она работает. Ею можно спокойно платить в интернете или использовать физический пластик в магазинах. В итоге получается парадокс: старая карта без привязки к Европе в использовании оказывается заметно проще, чем новая «официальная» версия.

А вот карта Bybit.eu — это отдельный вид боли. Во-первых, из-за европейских правил там теперь оплаты только в USDC, потому что USDT в Евросоюзе не одобрен. Приходится постоянно конвертировать, а выбор сетей для пополнения максимально скудный. Про дешевый BEP-20 можно забыть. Остаются только Avalanche, Solana или дорогой Ethereum.

🛂 Сверху на это накладываются постоянные проверки по travel rule. При пополнении требуют подтверждение источника средств. И самое абсурдное — пройти эти верификации прямо в приложении нельзя. Эти функции, похоже, просто не реализованы. В итоге получаем кучу геморроя исключительно ради удовольствия иметь карту в Apple Pay.

На этом фоне Bybit сильно проигрывает конкурентам. Тот же Wirex (или их COCA) каким-то образом чувствует себя в Европе нормально, позволяет платить в USDT, без проблем добавляется в Apple Pay и недавно даже снизил комиссии. И возникает логичный вопрос: зачем мучиться с Bybit.eu, когда есть более рабочие и лояльные альтернативы?

🤷‍♂️ Если подытожить, оформлять карту Bybit.eu имеет смысл разве что для галочки, чтобы просто была. Пользоваться ею на постоянной основе сейчас — чистый мазохизм. Хотя раньше я их искренне хвалил за кешбеки и общее удобство. Кстати, заметил, что RedotPay тоже стал приятнее. Похоже, они снизили комиссии на конвертацию USDT в евро, и на фоне Bybit.eu даже они сейчас выглядят куда привлекательнее. Такие дела.

Подпишешься на мой Телеграм канал?

🗂 Все это я делаю в Obsidian, используя разные скрипты и агента Codex. Раньше я вел подобные записи в Day One, но его проприетарность ни к чему хорошему не ведет. Плюс он не бесплатный.

⚙️ Сам процесс поделен на несколько этапов:

• создание шаблонов ежедневных записей в Obsidian

• наговаривание записей в Voicenotes с последующим импортом транскриптов в Obsidian

• скрипт для обработки транскриптов и их вставки в ежедневную запись

• скрипт для обработки записи прошлого дня, который ищет action points и собирает to-do лист на текущий день, отправляя его в Telegram

• воркфлоу с AI-агентом, который собирает все данные за период и делает глубокий обзор прошедшей недели по разным параметрам

Дневная запись сделана через плагины Templater и Periodic Notes. Заранее создается шаблон дня с определенной разметкой, и в итоге всегда есть предсказуемая структура файла. Periodic Notes используется для создания daily-записи по кнопке.

⌨️ В Obsidian настроен хоткей, по которому вызывается Templater. Обычно хоткеи в Templater создают новые записи из шаблонов, но никто не мешает добавить в шаблон запуск скрипта, который лежит рядом. Именно он берет транскрипты, обрабатывает их и вставляет в ежедневную запись. Теперь про сами транскрипты.

🎙 Я давно пользуюсь приложением Voicenotes для записи голосовых заметок. Оно не делает ничего магического, просто нормальный интерфейс с полезными фичами, где все адекватно организовано. На этапе записи можно использовать любой инструмент, но я остался на том, чем уже пользуюсь. Тем более у Voicenotes есть нативная интеграция экспорта в Obsidian. Но ничто не мешает диктовать заметки прямо в Obsidian, например через WisprFlow, хоть с телефона.

🏷 Voicenotes умеет расставлять теги транскриптам по ключевым словам. У меня стабильно проставляется тег diary для дневниковых записей, и к нему все и привязано. Все записи промаркированы датами. После того как транскрипты синхронизируются в хранилище, остается открыть Obsidian и нажать хоткей.

Так как Obsidian не умеет слать уведомления, при ошибке или успешном импорте я еще получаю сообщение в Telegram.

🔁 Звучит запутанно, но достаточно настроить это один раз, и всё будет работать. Понадобится ключ к API OpenAI или его аналог. В итоге процесс войс → дневник автоматизирован от начала до конца. В следующем посте расскажу, что еще можно делать с готовыми дневными записями.

🔗 Все файлы выложил заметкой на GitHub, если захочется повторить у себя.

Подпишешься на мой Телеграм канал?

🧩 Суть идеи простая, но рабочая. Когда появляется новая цель — спорт или работа — мы обычно бросаемся в нее с головой. Хочется тренироваться каждый день или работать по двенадцать часов, чтобы быстрее увидеть результат. И именно здесь кроется ловушка. Чтобы запал не сгорал, рамки нужно ставить заранее и именно сверху.

🏋️‍♂️ Для примера — как всегда спорт. Вместо амбициозного обещания «заниматься каждый день» стоит поставить ограничение: тренироваться не больше трех или четырех раз в неделю. Звучит странно, но такой подход создает дефицит и сохраняет психологический голод. Тело успевает восстановиться, мозг не устает, и остается желание возвращаться к процессу. Сила воли — это очень мощный ресурс, но также он крайне недолгосрочный. Вы не встретите людей, которые многого достигли только на силе воли.

Такие ограничения — не про слабость и не про лень. Это инструмент долгосрочной стратегии. Когда границы понятны, энергия не расплескивается, а движение к цели становится более осознанным. В итоге решает не сила одного рывка, а способность идти долго и без срывов.

Подпишешься на мой Телеграм канал?