Из 0 разборов до применимого дошло 0. Это 17%.
Объём здесь не новость: 1 870 карточек, 1 835 с расшифровкой. Страница про другое — что из этих часов оказалось враньём, что устарело и что осталось.
ПОКРЫТИЕ ЛИНЗОЙ: 1838 из 1870 — 98%. Остальные 32 не разбирались вторым проходом: это не ноль, а очередь работы. Числа ниже сдвинутся, когда линза добьёт остаток.
выгрузить транскрипт видео через кнопку «Показать расшифровку» в YouTubeввести жёсткие лимиты итераций и бюджеты токенов в конвейер разборовнастроить агента для генерации код-карт в docs/CODEMAPS/ с файлами INDEX.md, frontend.md, backend.md, database.md, integrations.md, workers.mdпереписать Dockerfile на мультистейдж с отдельными стадиями для deps, dev, build и productionустановить навык Hyper Research из репозитория jordan-gibbs/hyperresearch в Claude Codeустановить Ruff через uv и заменить Flake8, Black, isort в pyproject.tomlзаменить pip, poetry, pyenv на uv в конвейере разборовподключить r.jina.ai для чтения URL в конвейере разборовпроверить pip show guardrails-ai на всех машинах и при наличии 0.10.1 считать хост скомпрометированнымзаменить hub install на pip install guardrails-ai-detect-pii в конвейере разборовнастроить x-preset: index для семантической индексации страницпереписать все вызовы logger в конвейере разборов на передачу объекта вторым параметромнастроить VPN с испанским регионом и проверить IP через сайт определения местоположенияустановить Cloud Def Tools и открыть локальные логи Claude Code для разбора упавшего прогонаустановить плагин opencode-cloud-auth через команду opencode plugin add opencode-cloud-authРазвести в обвязке конвейера маршрутизацию моделей: дешёвый Claude для рутинных разборов, Opus только для архитектурных решенийЗакрыть API endpoint конвейера разборов авторизацией по токенуустановить Repomix и упаковать текущий проект в один файлзапустить Playwright MCP одной командой в терминале для проверки ссылок, форм и разметкисоздать папку для базы знаний и складывать туда расшифровки видеонаписать базовую обвязку на Python, которая выполняет команды модели и возвращает выводвынести ключевые инструкции в начало и конец промпта, а середину оставить под справочные данныедобавить в промпт требование задавать уточняющие вопросы перед началом работысоздать папку .claude/skills и добавить markdown-файл с инструкцией для транскрибации видеовынести управление потоком из LLM в state machine с чёткими шагами и переходамисоздать библиотеку навыков для типовых операций с API и моделями, извлекая инструкции из документации и примеров кодапроанализировать логи неудачных прогонов конвейера и выявить первопричины сбоеввынести описание задачи в mindmap.py как граф с узлами-подзадачами и ролями
выгрузить транскрипт видео через кнопку «Показать расшифровку» в YouTubeввести жёсткие лимиты итераций и бюджеты токенов в конвейер разборовнастроить агента для генерации код-карт в docs/CODEMAPS/ с файлами INDEX.md, frontend.md, backend.md, database.md, integrations.md, workers.mdпереписать Dockerfile на мультистейдж с отдельными стадиями для deps, dev, build и productionустановить навык Hyper Research из репозитория jordan-gibbs/hyperresearch в Claude Codeустановить Ruff через uv и заменить Flake8, Black, isort в pyproject.tomlзаменить pip, poetry, pyenv на uv в конвейере разборовподключить r.jina.ai для чтения URL в конвейере разборовпроверить pip show guardrails-ai на всех машинах и при наличии 0.10.1 считать хост скомпрометированнымзаменить hub install на pip install guardrails-ai-detect-pii в конвейере разборовнастроить x-preset: index для семантической индексации страницпереписать все вызовы logger в конвейере разборов на передачу объекта вторым параметромнастроить VPN с испанским регионом и проверить IP через сайт определения местоположенияустановить Cloud Def Tools и открыть локальные логи Claude Code для разбора упавшего прогонаустановить плагин opencode-cloud-auth через команду opencode plugin add opencode-cloud-authРазвести в обвязке конвейера маршрутизацию моделей: дешёвый Claude для рутинных разборов, Opus только для архитектурных решенийЗакрыть API endpoint конвейера разборов авторизацией по токенуустановить Repomix и упаковать текущий проект в один файлзапустить Playwright MCP одной командой в терминале для проверки ссылок, форм и разметкисоздать папку для базы знаний и складывать туда расшифровки видеонаписать базовую обвязку на Python, которая выполняет команды модели и возвращает выводвынести ключевые инструкции в начало и конец промпта, а середину оставить под справочные данныедобавить в промпт требование задавать уточняющие вопросы перед началом работысоздать папку .claude/skills и добавить markdown-файл с инструкцией для транскрибации видеовынести управление потоком из LLM в state machine с чёткими шагами и переходамисоздать библиотеку навыков для типовых операций с API и моделями, извлекая инструкции из документации и примеров кодапроанализировать логи неудачных прогонов конвейера и выявить первопричины сбоеввынести описание задачи в mindmap.py как граф с узлами-подзадачами и ролями
выгрузить транскрипт видео через кнопку «Показать расшифровку» в YouTubeввести жёсткие лимиты итераций и бюджеты токенов в конвейер разборовнастроить агента для генерации код-карт в docs/CODEMAPS/ с файлами INDEX.md, frontend.md, backend.md, database.md, integrations.md, workers.mdпереписать Dockerfile на мультистейдж с отдельными стадиями для deps, dev, build и productionустановить навык Hyper Research из репозитория jordan-gibbs/hyperresearch в Claude Codeустановить Ruff через uv и заменить Flake8, Black, isort в pyproject.tomlзаменить pip, poetry, pyenv на uv в конвейере разборовподключить r.jina.ai для чтения URL в конвейере разборовпроверить pip show guardrails-ai на всех машинах и при наличии 0.10.1 считать хост скомпрометированнымзаменить hub install на pip install guardrails-ai-detect-pii в конвейере разборовнастроить x-preset: index для семантической индексации страницпереписать все вызовы logger в конвейере разборов на передачу объекта вторым параметромнастроить VPN с испанским регионом и проверить IP через сайт определения местоположенияустановить Cloud Def Tools и открыть локальные логи Claude Code для разбора упавшего прогонаустановить плагин opencode-cloud-auth через команду opencode plugin add opencode-cloud-authРазвести в обвязке конвейера маршрутизацию моделей: дешёвый Claude для рутинных разборов, Opus только для архитектурных решенийЗакрыть API endpoint конвейера разборов авторизацией по токенуустановить Repomix и упаковать текущий проект в один файлзапустить Playwright MCP одной командой в терминале для проверки ссылок, форм и разметкисоздать папку для базы знаний и складывать туда расшифровки видеонаписать базовую обвязку на Python, которая выполняет команды модели и возвращает выводвынести ключевые инструкции в начало и конец промпта, а середину оставить под справочные данныедобавить в промпт требование задавать уточняющие вопросы перед началом работысоздать папку .claude/skills и добавить markdown-файл с инструкцией для транскрибации видеовынести управление потоком из LLM в state machine с чёткими шагами и переходамисоздать библиотеку навыков для типовых операций с API и моделями, извлекая инструкции из документации и примеров кодапроанализировать логи неудачных прогонов конвейера и выявить первопричины сбоеввынести описание задачи в mindmap.py как граф с узлами-подзадачами и ролями
выгрузить транскрипт видео через кнопку «Показать расшифровку» в YouTubeввести жёсткие лимиты итераций и бюджеты токенов в конвейер разборовнастроить агента для генерации код-карт в docs/CODEMAPS/ с файлами INDEX.md, frontend.md, backend.md, database.md, integrations.md, workers.mdпереписать Dockerfile на мультистейдж с отдельными стадиями для deps, dev, build и productionустановить навык Hyper Research из репозитория jordan-gibbs/hyperresearch в Claude Codeустановить Ruff через uv и заменить Flake8, Black, isort в pyproject.tomlзаменить pip, poetry, pyenv на uv в конвейере разборовподключить r.jina.ai для чтения URL в конвейере разборовпроверить pip show guardrails-ai на всех машинах и при наличии 0.10.1 считать хост скомпрометированнымзаменить hub install на pip install guardrails-ai-detect-pii в конвейере разборовнастроить x-preset: index для семантической индексации страницпереписать все вызовы logger в конвейере разборов на передачу объекта вторым параметромнастроить VPN с испанским регионом и проверить IP через сайт определения местоположенияустановить Cloud Def Tools и открыть локальные логи Claude Code для разбора упавшего прогонаустановить плагин opencode-cloud-auth через команду opencode plugin add opencode-cloud-authРазвести в обвязке конвейера маршрутизацию моделей: дешёвый Claude для рутинных разборов, Opus только для архитектурных решенийЗакрыть API endpoint конвейера разборов авторизацией по токенуустановить Repomix и упаковать текущий проект в один файлзапустить Playwright MCP одной командой в терминале для проверки ссылок, форм и разметкисоздать папку для базы знаний и складывать туда расшифровки видеонаписать базовую обвязку на Python, которая выполняет команды модели и возвращает выводвынести ключевые инструкции в начало и конец промпта, а середину оставить под справочные данныедобавить в промпт требование задавать уточняющие вопросы перед началом работысоздать папку .claude/skills и добавить markdown-файл с инструкцией для транскрибации видеовынести управление потоком из LLM в state machine с чёткими шагами и переходамисоздать библиотеку навыков для типовых операций с API и моделями, извлекая инструкции из документации и примеров кодапроанализировать логи неудачных прогонов конвейера и выявить первопричины сбоеввынести описание задачи в mindmap.py как граф с узлами-подзадачами и ролями
настоящие пункты из карточек с вердиктом «забрать» — не образцы
Первая оценка против линзы
Один и тот же материал, два приговора. Слева балл первого прохода — «интересно ли это вообще», справа балл линзы — «применимо ли это мне». Оранжевым — карточки, которые оценку удержали или подняли; серым — те, что линза опустила.
наведи на ленту — покажет, сколько карточек прошло этим путём
Срок годности
Ось — месяц съёмки видео, а не месяц прогона. Серое — сколько карточек этого месяца в базе, оранжевое — сколько конкретных пунктов «забрать» они дали. Обе величины считаются в штуках, поэтому стоят на одной шкале.
08.12 · линзой 1 из 1 · ср. 205.16 · линзой 1 из 1 · ср. 308.18 · линзой 25 из 34 · ср. 1.707.25 · линзой 48 из 48 · ср. 1.108.25 · линзой 3 из 3 · ср. 209.25 · линзой 35 из 38 · ср. 2.410.25 · линзой 13 из 13 · ср. 2.411.25 · линзой 13 из 13 · ср. 1.712.25 · линзой 13 из 14 · ср. 2.301.26 · линзой 51 из 53 · ср. 2.502.26 · линзой 60 из 60 · ср. 2.203.26 · линзой 71 из 76 · ср. 2.604.26 · линзой 83 из 88 · ср. 2.705.26 · линзой 240 из 242 · ср. 3.206.26 · линзой 320 из 321 · ср. 3.107.26 · линзой 224 из 225 · ср. 3.308.26 · линзой 334 из 337 · ср. 4.309.26 · линзой 40 из 40 · ср. 3.6
Темы
Ярлыков в базе 1702, но корпус держат единицы. Показаны темы от 15 карточек — на меньшем средняя скачет от одной карточки. Крупная тема и полезная тема — разные вещи: большое и пустое здесь выглядит большим и пустым.
вверх — плотность пользы, вправо — объём, площадь круга — пункты «забрать»
Работа над системой
Конвейер и сайт строятся на глазах: клетка — день, цвет — число коммитов из git. Не самоотчёт, а журнал версий.
1 182 коммитов за 16 недель · максимум за день — 144 · из git, не со слов
Применение
Последний слой: отметка «применил» ставится вручную и только по факту. Пока их столько, сколько есть.
318
вердикт «забрать»
636
частично
884
мимо
27
отмечено «применил»
приборы линзы — энтропия, темы-фронтиры, дрейф — в лаборатории →