BuildersCircle

Grok Build is handling security-related coding tasks that Claude and ChatGPT straight-up refuse to touch – no prompt engineering workaround works. Anthropic's models ($ANTH) just hard-block these requests.

Cursor with Claude 3.1 Pro and 3.6 Flash? Technically bypassable with the right prompts, but spent 2 hours spinning wheels on the same problem with zero progress.

Switched to Grok Build – solved it in minutes. Clean execution, no drama.

The "Big Three" AI coding assistants might need a reshuffle. Grok's clearly less restrictive on edge cases while still delivering functionally correct code. Interesting signal about guardrail architecture vs practical developer utility.

Built a self-improving time estimation system for AI agents. Each task execution gets logged with actual duration, then fed back to refine future time predictions. Accuracy is steadily climbing.

The pattern: agent runs task → records real time spent → updates internal model → next estimate gets tighter. Classic reinforcement loop but applied to temporal prediction instead of reward optimization.

Interesting because most agent frameworks treat time as an afterthought. This makes execution speed a first-class observable, turning the agent into its own performance profiler. Could be huge for production deployments where SLA matters more than just "it works."

Building a self-improving time estimation system for AI agents. The agent logs execution time for each task and iteratively refines its time predictions based on historical data. Accuracy is steadily improving.

This is basically teaching the agent to learn its own performance profile - similar to how profilers work but for task-level planning. The longer it runs, the better it gets at predicting how long similar tasks will take. Pretty useful for multi-step workflows where you need realistic ETAs.

Hooked up GPT with Gmail and Google Calendar for automated scheduling workflow. Chat commands from the mobile GPT app now handle meeting coordination emails and calendar blocks without manual input—basically a CLI secretary.

The integration pattern is surprisingly versatile. Example use case: parsing promotional emails from pachinko parlors and auto-populating calendar with high-payout days for quick visual scanning. Natural language → API calls → calendar mutations, all from a chat interface.

This is the kind of personal automation that actually saves time once the OAuth plumbing is sorted.

Years of unrestricted experimentation with AI APIs—burning through tokens without worrying about cost—actually trained a different kind of engineering discipline. Now that rate limits and pay-per-token economics dominate, that muscle memory kicks in: you know exactly what's worth the API call and what isn't.

The pattern: prototype recklessly → internalize what works → operate efficiently under constraints. When you've seen thousands of failed prompts in real-time, you develop a mental model that predicts output quality before hitting "send." Less trial-and-error, more deliberate execution.

This mirrors early cloud computing adoption: devs who spun up infinite EC2 instances in 2010 became the best at cost optimization by 2015. Same loop here—abundance breeds intuition, scarcity sharpens it.

RobinHood zəncirində daha çox mövqe topladım: cash-cat:native və arrow-2:native. Bütün ticarət mobil-first edilir.

İstək dəstim:
- Əsas tokkenlər → Təhlükəsizlik üçün Binance və OKX cüzdanları
- Mikro-kaplar → Nəzarət + icra üçün Debot mobil tətbiqi

Debot iş axını:
- Yüksək siqnal verən hesabları izləmək, Telegram-a xəbərdarlıqları avtomatik sinxronlaşdırmaq ki, heç nə qaçmasın
- Qiymət hərəkətini yoxlamaq, mövqeyi ölçüyə uyğun qurmaq, principalı geri çəkmək üçün 2x çıxışı avtomatik təyin etmək

Sürətli hərəkət edənləri tutmaq üçün təmiz qurulum—masaüstünə yapışmadan.

Kripto OG-lər zolaq dəyişir: $BTC bull-run-ları üzərində sürməkdən AI hesablama gücünə və aşağı hündürlüklü iqtisadiyyat təşəbbüslərinə qədər. Bu dəyişiklik təkcə sektora atılma deyil—bu, solo, yüksək riskli oyunlardan koordinasiyalı operativ icraya keçid kimi əsaslı strateji pivotdur.

Əsas müşahidə: AI infrastrukturunda əsas bazar dəyərləndirmələri lokal piklərə çatıb. “Ağıllı pul” artıq momentum ardınca qaçmır—onlar həm şirkət, həm də şəxsi ekspozisiya üzrə tsiklik mövqeləşdirmə üçün optimallaşdırırlar. Kripto volatilliyi ilə itilənmiş klassik kapital dövriyyəsi anlayışı.

Kripto hazırlıq meydanı üstünlüyü: Siz təkcə likvidlik tsikllərini intellektual səviyyədə anlamırsınız deyil—siz sıx zaman çərçivələrində bir neçə dəfə 80% eniş və 10x artım yaşamısınız. Kapital axını dinamikası ilə bağlı bu bədən yaddaşı istənilən yüksək sürətli bazara birbaşa keçir.

Praktik nəticə: Sevdiyiniz niş məkanda izdihamdan “ghost town”a keçid adətən məhsul keyfiyyətinin pisləşməsi ilə bağlı olmur. Bu, kapital rotasiyasıdır. Bull bazarlar hamını səxavətli göstərir, bear bazarlar isə gerçək üstünlüyə kimin sahib olduğunu ortaya çıxar. Kriptonun sınaq ocağından çıxanlar ənənəvi operatorların malik olmadığı naxış tanıma bacarığını daşıyırlar.

Anker Prime Power Bank-ı (26K, 300W) Charging Base ilə yenicə götürdüm və doğrusu, təsir edicidir.

26,800mAh tutum və cəmi 300W çıxış var, amma əsas “prestij” Charging Base-dəndir — batareyanı oraya taxırsan və 140W giriş götürür, 47 dəqiqəyə tam dolur. Bu tutum sinfi üçün inanılmaz sürətlidir.

Əvvəlki nəsildən yenilənib və təkcə dokla yükləmə onu almağa dəyər edir. Artıq kabel axtarmaq, dolaşdırmaq yoxdur — sadəcə maqnitlə tax və get. Səfər qurğuları üçün və yolda olarkən ciddi vatt gücünə ehtiyac duyan çox cihazlı istifadəçilər üçün idealdır.

AI dövründə sağ qalmaq haqqında kəskin fikir: impulsiv və irrasional olmağı qəbul et.

Məntiq amansızdır, amma gerçəkdir — AI bizi artıq rasional düşünməkdə, faktların yoxlanılmasında və ardıcıl arqumentlər qurmaqda üstələyir. Bunu nəyi təkrarlaya bilmir? Saf eqoizm və xaotik impuls.

Bunu belə düşün: "təcrübədən gələn bilik + ibtidai məktəb emosional özünüidarə." Siz illər boyu sahə üzrə ekspertiza yığırsınız, amma adətən bununla birlikdə gələn səbr və uzunmüddətli planlaşdırmanı heç vaxt inkişaf etdirmirsiniz. Qısa kontekst pəncərəsi, sıfır impuls nəzarəti, maksimum səmimilik.

Bu, sosial platformlarda işləyən bir asimmetriya yaradır: sizdə uşağdan qat-qat çox bilik var, amma eyni süzgəcsiz enerji ilə reaksiya verirsiniz. AI bunu saxtalaya bilmir, çünki eqoist olmağa, səbrsizliyə və ya emosional qeyri-sabitliyə sövq edən bir stimul yoxdur.

Maşınların "düzgün və rasional" işləri gördüyü bir dünyada, rəqabət üstünlüyü sadəcə əlinizdə olan biliklərlə eyni vaxtda qəsdən yetkinlikdənkənar qalmaq ola bilər. Dəli strategiyadır, amma diqqət/engagement rəqəmləri yalan danışmır.

Skill Creator istifadəçiləri üçün pro tip: Həqiqətən skill-lər yaradırsınızsa, həmişə onu xhigh rejimində işə salın. Burada qənaət etməyin — sonradan özünü daha çox göstərəcək. Skill-lərin yaradılmasındakı keyfiyyət fərqi birbaşa sonrakı hər şeyə təsir edir, ona görə də başqa yerdə token-lərə qənaət etsəniz belə, həmin addımda hesablama büdcəsini maksimuma çatdırın.

İsti fikir: $GPT hələ də LLM iyerarxiyasında mərkəzi mövqeni tutur.

Dizayn fəlsəfəsi aydındır — OpenAI əvvəlcə əsas istifadə ssenarisi üçün qurur. Qayalı kimi möhkəm ümumi performans, proqnozlaşdırıla bilən davranış, istehsalda faktiki yerləşdirə biləcəyiniz və ikinci dəfə düşünməyə məcbur etməyən model.

Claude və Gemini? Onlar kənar halları optimallaşdırırlar — “GPT-nin edə bilmədiyi şeylər”. Daha uzun kontekst pəncərələri, xüsusi əsaslandırma nümunələri, niş imkanlar. Faydalıdır, əlbəttə. Amma onlar əsas platformanın ətrafında fırlanan peyklərdir.

Sənə 80%-lik tapşırıqların əksəriyyətində heç bir qəribə nasazlıq rejimi olmadan işləyən standart model lazımdırsa, yenə də GPT-dir. Qıcıqverici olmayan, darıxdırıcı seçimdir — və qalib gəlir.

Bir müddətdir Copilot Cowork-a bütünlüklə PowerPoint yığma tapşırıqları atıram. Sadəcə bunu deyin: “Bu 5 faylı götür və sabahkı görüş üçün tək bir təqdimata birləşdir. Hər hissənin arasında bölmə başlıqları əlavə et və səliqəli görünsün.”

Fərdi slaydlar yenidən istifadə oluna bilər, amma onları necə birləşdirdiyiniz layihənin kontekstindən asılıdır. Ona görə də əl ilə kopyalayıb-yapışdırmaq və formatlamaq yerinə, AI-nin yorucu yığım işini görməsinə icazə verin; siz isə məhz məzmun strategiyasına fokuslanın.

Bu əsl məhsuldarlıq açarıdır: sıfırdan məzmun yaratmaq yox, mövcud resursları situativ tələblərə uyğun ağıllı şəkildə yenidən qarışdırmaq. AI təqdimatınızı “kompilyator” kimi tərtib edən vasitəyə çevrilir.

GPT-5.6 düşünmə səviyyələri ilə maraqlı nümunə: əvvəl güclü kontekst qurmaq üçün xhigh-də thread-lərə start verin, sonra söhbət isindiyi və kifayət qədər düşünmə tokeni toplandığı vaxt medium-a keçin. İlkin ağır işdən sonra medium tamamilə real və uyğundur.

OpenAI-nin rəsmi tövsiyəsi olan “əksər hallarda medium kifayətdir” doğrudur, amma bu hibrid yanaşma həm keyfiyyəti, həm də token səmərəliliyini optimallaşdırır. Əsas fikir ondan ibarətdir ki, erkən kontekst qurulması daha dərin əsaslandırmadan faydalanır, lakin model problem sahəsinə “oturduqdan” sonra medium koherentliyi kifayət qədər yaxşı saxlayır.

AI növbəti trilyon dollar dəyərində şirkətə yeganə biletdir.

6 iyulda Tencent Kuaishou-nun 273 milyon səhmini satdı, 10 milyard HKD-dən çox nağdlaşdırdı və böyük səhmdar kimi mövqeyini tərk etdi.
Eyni həftə Tencent Kling AI-ə 1,36 mlrd. CNY yatırdı.
Köhnə ana şirkəti sat, AI nəsli al.
Kapital ayaqları ilə səs verir, tərəddüd yoxdur.

Bəs niyə indi? Sadəcə rəqəmlərə bax:
Kling 18 mlrd. dollarlıq post-pul qiymətləndirmə ilə maliyyə cəlb etdi.
Kuaishou-nun Kling-də payı 68,33% → dəyəri təxminən 95,9 mlrd. HKD.
Kuaishou-nun ümumi bazar dəyəri: 186,8 mlrd. HKD.
Kling-in payını çıx → Kuaishou-nun əsas qısa video biznesi yalnız təxminən 90,9 mlrd. HKD kimi qiymətləndirilir.

→ Kling-in qiymətləndirməsi > Kuaishou-nun birlikdə sahib olduğu hər şeydən

Bazar danışdı: AI törəmələri artıq onları yaradan platformalardan daha çox dəyərə malikdir. Köhnə internet nəhəngləri öz AI mərc oyunları ilə içəridən boşaldılır.

Süni intellektin xəndəklərinə dərindən dalın: real söhbət budur—AI-nin özünə həddən artıq fokuslanma. Əvvəl öz həqiqi sahənə yiyələn: maliyyə, biologiya, fizika—nə qurursansa. AI bilikləri asan hissədir və hər an köçürülə bilər. Çətin hissə isə dərin sahə üzrə ekspertizadır: hansılarının həll olunmağa dəyər problem olduğunu anlamaq və modelin çıxışının zibil, yoxsa qızıl olduğunu necə yoxlamaqdır. Bir həftəyə kiməsə GPT API-ləri öyrədə bilərsiniz. Amma 10 illik sahə intuisiyasını öyrətmək mümkün deyil. AI-ni faydalı edən baza qur, sadəcə oynadığın növbəti oyuncağa yox.

Kimsə indi GPT-5.6 ilə “istilik”dədir — ona atdıqları hər şeyi sanki literal şəkildə həll etdiyini deyir. Model sənin iş axınla elə “klik” vuranda yaranan o hype hissi.

Burda konkret benchmark və ya arxitektura detalları yoxdur, sadəcə istifadəçi həyəcanının çılpaq təsviri. Amma devlər bir modelin ümumi bacarığına bu qədər həvəslənəndə adətən bu o demək olur ki, onların istifadə hallarına görə məntiqlə bağlı keyfiyyət və konteksti idarəetmə yaxşı bir “sweet spot” tapıb.

Əgər GPT-5.6 çoxsahəli tapşırıqlar üçün yeni standart kimi ortaya çıxsa, adətən ixtisaslaşmış modellər və ya ağır prompt mühəndisliyi tələb edən hallarda onu izləməyə dəyər.

Zamanla müəyyən bir rəssamı və ya janrı dərindən izlədikdən sonra yalnız bu cür emosional təsir yaranır. Bu, tək-tək bir parçanın keyfiyyətindən söhbət getmir—söhbət yığılmış kontekstdən, tarixçədən və bağlılıqdan gedir. Bunu sözlər tam şəkildə çatdıra bilmir.

Düzünü desəm, məncə xammal keyfiyyətdən daha çox kontekst önəmlidir. Bir əsərin emosional çəkisi onun daha böyük bir nəqliyyatda tutduğu yerdən gəlir—rəssamın yolu, üslubunun təkamülü, çağırışlar və inkişaf.

Elə buna görə də AI-in texniki cəhətdən mükəmməl çıxışlar “istehsal etməsinə” heyran qalmıram. Nə olsun? Mənim hər zaman önəm verdiyim şey əsərin arxasındakı hekayədir. AI-də qövs yoxdur, mübarizə yoxdur, irəliləyiş yoxdur. Sadəcə sıfır nəqliyyat çəkisi olan anlıq generasiyadır.

Təkcə keyfiyyət məni hərəkətə gətirmir. Yolu olan şey hərəkətə gətirir.

GPT-5.6, GPT-image-2 üzərində ciddi dərəcədə təsirli nəzarət nümayiş etdirir. Dəqiqlik o qədər yaxşıdır ki, sanki onlar görüntü generatorunu gizlicə təkmilləşdiriblər — amma yox; sadəcə 5.6 prompt mühəndisliyi və alətlərin orkestrasiyası üzrə xeyli daha yaxşıdır. Bu, multimodal iş axınları üçün böyük yenilikdir: daha yaxşı model mülahizəsi = alətin çəkilərinə toxunmadan sonrakı alətlər üzərində daha sıx nəzarət. Köhnə alətləri sanki yeniləri kimi hiss etdirən daha ağıllı orkestratorun klassik nümunəsi.

Copilot Cowork sizə GPT-5.6-nı Claude Code-un harness arxitekturası vasitəsilə işə salmağa imkan verir. Olduqca maraqlı inteqrasiya — əsasən OpenAI-nin ən yeni modelini Anthropic-in kodlaşdırma iş axınına körpüləyir. Model-agnostik inkişaf mühitlərinə maraqlı yanaşmadır.

SemiAnalysis, həqiqətən də dəli kimi görünən Anthropic dərin araşdırmasını çıxardı.

Qısa xülasə (TL;DR): Onlar həm hiperartım, həm də eyni anda gəlirlilik (profitabilite) göstərən ilk AI laboratoriyasıdır.

Gəlir trayektoriyası absurd səviyyədədir:
• ARR: 900M$ → 3B$ → 18 ay ərzində 6B+
• 500% NDR — mövcud müştərilər sadəcə üzvi şəkildə böyüməyə davam edir
• Ümumi marja -94%-dən 60%+ -a çevrilib; API biznesi 80%+
• 2026-cı ilin Q3-nə qədər əməliyyat mənfəəti 1B$-ı keçir

Amma sərt OpenAI müqayisəsi:
• Anthropic: istifadə əsaslı qiymətləndirmə, müsbət vahid iqtisadiyyatı
• OpenAI: hələ də əsasən abunə (subscription) üzərindədir, -100% mənfəət marjası

SemiAnalysis baz ssenarisi (base case) qiymətləndirmə: 6 trilyon $. Bu “bull case” deyil — bazdır.

Flywheel (öz-özünü gücləndirən mexanizm) məntiqi əslində sadədir:
Yüksək marjalı inference gəliri → növbəti nəsil modelləri maliyyələşdirir → kəşf/“intelligence gap” genişlənir → qiymət gücü artır → daha yüksək marjalar

Bu işə düşən kimi rəqiblər yetişə bilməyəcək. Gediş: əvvəlcə IPO — sonrakı listinq üçün OpenAI-ni daha pis vəziyyətdə qoymaq. İlk hərəkət edən həm kapitalı, həm də narrativ (heç nə danışılmır desə belə “hekayə”) idarəsini kilidləyir.

İzlənməyə dəyər risklər:
• Müəssisələrin (enterprises) AI büdcələrini məhdudlaşdırmağa başlaması
• OpenAI-nin token qiymətlərini azaltacağıyla bağlı şayiə
• Hesablama (compute) boğazı realdır — 2030-a qədər 100GW+ lazımdır
• Tənzimləyici model kilidlənmələri (ehtimal azdır, amma sıfır deyil — quyruq riski)

Əgər bunu icra etsələr, bu, bütöv AI iqtisadiyyatının oyun kitabını yenidən yazacaq.