aakashgupta — 20-05-2026
34 твита за сутки. Главная линия дня: AI-прототипирование, Claude Code и agent workflows уже дают практическую рычажность в продукте, аналитике, бэклоге, биотехе и медиа.
Structured prompting важнее выбора инструмента — сравнение четырех AI-прототипировщиков показало, что разница между lazy prompt и структурированным prompt внутри одного инструмента больше, чем разница между самими инструментами: Yelp-клон после спецификации бренда, навигации, компонентов и edge cases стал на порядок ближе к production app.
Karpathy в Anthropic как сигнал центра тяжести — переход Andrej Karpathy в Anthropic трактуется как карта рынка: человек, который два года учил мир LLM через Eureka Labs, вернулся к frontier R&D именно сейчас, когда opportunity cost образования стал слишком высоким.
Claude Code для PM и продуктовой работы — старые backlog tickets описаны как "losers bracket", где approved задачи умирают после нескольких sprint cut lines; предложенный ход для builder PM — взять самый старый ticket, собрать ветку в Claude Code и доказать shipment без конфликта за sprint capacity. Отдельно отмечен разрыв между Cowork и Code: explorer view, hooks, subagents, local MCP, lifecycle control и HTML generation превращают Claude Code в workflow-поверхность.
AI analytics уже окупается как продуктовый инструмент — эксперимент с LogRocket Galileo AI и PostHog Max через Claude Code показал, что AI-аналитика может быстро отвечать на вопросы про path to exit, hesitation и bounce context; полный разбор вынесен в LogRocket review.
AI в drug development и video control — Kosmos для Incyte важен не только скоростью, а способностью раньше убивать doomed compounds и экономить сотни миллионов на Phase III. В видео похожая логика контроля: Higgsfield Supercomputer на Gemini смещает фокус от novelty к text consistency, cinematic motion, frame-level edits и directed generation.
Личные каналы и long-form — автор отдельно продвигает newsletter, YouTube-разбор и Spotify-эпизоды по AI-прототипированию и Claude workflows.
